英國(guó)《自然》雜志24日在線發(fā)表的一篇癌癥相關(guān)研究論文，描述了一種利用深度學(xué)習(xí)算法來根據(jù)照片分類皮膚癌的人工智能（AI）系統(tǒng)，表現(xiàn)不亞于專業(yè)臨床醫(yī)生。這項(xiàng)研究突出展示了人工智能支持、簡(jiǎn)化和擴(kuò)展皮膚癌診斷的潛力。

皮膚癌是最為常見的人類惡性腫瘤，病因迄今不明。其根據(jù)腫瘤細(xì)胞的來源不同而有不同的分型，包括表皮、皮膚附屬器、皮膚軟組織、周圍神經(jīng)、黑素細(xì)胞、皮膚淋巴網(wǎng)狀組織和造血組織等；而臨床表現(xiàn)則分為鱗狀細(xì)胞癌、基底細(xì)胞癌、惡性黑色素瘤以及濕疹樣癌。皮膚癌通常由肉眼觀察診斷，然后通過活體組織切片和組織學(xué)檢查確診。研究人員過去曾試圖開發(fā)自動(dòng)分類系統(tǒng)，但由于皮膚病變的外觀差異很大，實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)并非易事。

美國(guó)斯坦福大學(xué)研究人員安德魯·伊斯特瓦及其同事，此次用來自2000例不同皮膚癌病例的12.9萬張圖像，形成了一種深度學(xué)習(xí)算法，攻克了這一難關(guān)。深度學(xué)習(xí)屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的新領(lǐng)域，是可以建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在監(jiān)督學(xué)習(xí)或無監(jiān)督學(xué)習(xí)情況下，它能模仿人腦的機(jī)制來解釋數(shù)據(jù)、圖像、聲音和文本。研究團(tuán)隊(duì)在測(cè)試中評(píng)估了系統(tǒng)識(shí)別最常見和死亡率最高的皮膚癌類型（分別為角質(zhì)形成細(xì)胞皮膚癌和惡性黑素瘤）的能力，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，該人工智能系統(tǒng)與21位專業(yè)臨床醫(yī)生的表現(xiàn)相當(dāng)。

論文作者提醒，他們的系統(tǒng)還未在現(xiàn)實(shí)臨床環(huán)境中得到驗(yàn)證，但它影響初級(jí)保健的潛力是巨大的。美國(guó)國(guó)家癌癥研究所科學(xué)家格雷恩·莫里諾總結(jié)認(rèn)為，這一人工智能系統(tǒng)可擴(kuò)展到包括眼科、放射學(xué)科和病理學(xué)科在內(nèi)的其他領(lǐng)域，如果安裝在手機(jī)上，還能提供廉價(jià)而普遍的重要診斷服務(wù)。（記者張夢(mèng)然）