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智能

皮肤癌据说有了新诊断神器,名叫 IBM 图像识别

唐云路2014-12-19 16:27:34

千万、千万、千万不要去搜索皮肤癌的图片,把这事留给电脑吧。

电影《非诚勿扰 2》中,孙红雷饰演的商人李香山患上恶性黑色素瘤,在数月之间病情就急剧恶化导致了死亡。目前,在电脑的帮助下,皮肤癌的诊断准确率仅仅在 75% 到 84% 之间。

周三,IBM 宣布了一项与纽约斯隆-凯特琳癌症治疗中心(Memorial Sloan Kettering)的合作,将把图像识别技术和机器学习系统运用于皮肤癌的甄别。据 IBM 介绍,目前这项技术可以将诊断准确率提高到到 95%,与纽约癌症中心的合作则是这项技术走向临床的第一步。

这个项目起源于美国公共卫生署对防治皮肤癌的呼吁,在美国,每年有 9000 例患者死于皮肤癌,超过 80 亿美元的医疗保险费用被花在皮肤癌的治疗上。Noel Codella 带领他的团队,在原本用于自动识别猫狗图像的机器学习技术运用于临床症状的识别。与此同时,斯隆-凯特琳中心则建造了一个皮肤病学的数据库,将不同种类皮肤病的临床特征收集起来,方便 IBM 的认知系统进行比对和学习。

Codella 的研究团队已经分析了超过 3000 例的黑色素瘤以及其他皮肤损伤的病例,从目前来看,这一系统在分辨皮肤癌的阴性和阳性时,拥有超过 95%的准确率,分析每张图片的时间不超过一秒。

然而,这 95%的准确率是基于研究的结果得出的,在普遍运用于临床检验之前,IBM 的研究团队还有不少的障碍需要解决。IBM 也不是第一个尝试用电脑诊断疾病的科技公司。此前,专注于超声波检查的 Butterfly Network 就已经开发出了将深度学习运用于图像诊断的算法。来自斯坦福大学的一支研究团队则提出了训练机器诊断乳腺癌的模型 C-Path

在自动诊断的算法广泛运用之前,这些未来的医疗助手还需要学习更多的病例。一名合格的医生需要花费至少十年到十五年的时间培养,而一个算法成熟之后,这些机器助手的经验传递只需要花上几秒钟的数据传输时间。

机器当然不能代替人类的医生,但如果它们能够真正节省医生的工作量,更早地发现并诊断病灶,我们希望它们“学成出师”、能够运用于普通医疗的的那一天,能够早一点到来。

题图来自End the Lie

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