據(jù)在華盛頓特區(qū)舉行的美國皮膚科學院年會的研究人員稱，盡管人工智能系統(tǒng)已經(jīng)顯示出檢測皮膚癌的潛力，但在將其用于“現(xiàn)實世界”應用中之前還需要做更多的工作。

“用于皮膚癌檢測的AI系統(tǒng)仍處于早期階段，”紐約州紐約大學朗格健康中心的皮膚科醫(yī)生兼助理教授Roger S. Ho在一份準備好的聲明中說。“還沒有100%明確的方法?！?/p>

關于AI和皮膚癌檢測功效的觀點明顯不同。一個最近的研究 發(fā)表在腫瘤學年報 發(fā)現(xiàn)，基于人工智能的網(wǎng)絡跑贏不同程度的經(jīng)驗的皮膚科醫(yī)生數(shù)?；F盧大學的研究人員 發(fā)現(xiàn)，一種機器學習軟件能夠在最早，最可治療的階段檢測出黑色素瘤皮膚癌，并指出他們的方法“可能是皮膚癌臨床決策支持的非常強大的工具。

在基于AI的皮膚癌檢測和智能手機應用程序方面，皮膚科醫(yī)生指出需要在以下方面進行改進：評分系統(tǒng)和種族多樣性。

Ho說，Al算法將皮膚癌評分分配給可疑部位，盡管皮膚科醫(yī)生可能不知道如何解釋這些評分。而且，用于訓練皮膚癌識別AI算法的圖像通常是在“最佳條件”下拍攝的照片。當使用基于智能手機的方法來檢測皮膚癌時，這可能是個問題。

Ho說：“僅僅因為計算機可以以接近100%的精度讀取這些經(jīng)過驗證的數(shù)據(jù)集，并不意味著它們可以讀取任何圖像?！?“每個人都有不同的電話，燈光，背景?！?/p>

盡管膚色較淺的人更容易受到感染，但是有色人種也可能患上皮膚癌。但是，基于AI的系統(tǒng)大多是使用皮膚白皙的患者進行訓練的。不過，尚未訓練AI系統(tǒng)來檢測手掌或腳底上的皮膚癌，而皮膚較黑的人受到的影響尤其嚴重。

德克薩斯大學奧斯汀分校的奧斯汀戴爾??醫(yī)學院的教授Adewole Adamson，醫(yī)學博士，MPP在同一份聲明中說：“該算法僅與您教過的方法一樣好?！?“如果您還沒有教它診斷有色皮膚中的黑色素瘤，那么您將有可能在算法完成后無法做到這一點?！?/p>

隨著AI迅速成為在其他醫(yī)學領域進行診斷的流行方法，Ho補充說，皮膚科醫(yī)生應該學會接受AI。但是，他否認AI是100%準確的想法。此外，他補充說，基于AI的皮膚癌檢測方法和智能手機不應取代皮膚科醫(yī)生的拜訪。

“我不認為AI和機器學習的“人與機器”框架是正確的，”亞當森總結說?！斑@將更像AI將支持皮膚科醫(yī)生，并使皮膚科醫(yī)生變得更好。”