黑色素細胞瘤

皮膚癌診斷目前仍主要倚賴醫生的臨床經驗，也因此存在一定的誤判率。近年來，隨著深度學習在影像及語音處理的蓬勃發展，人工智慧也逐漸投入醫學影像判斷，盼能提升醫療服務水準。今年 ( 2018 ) 五月，來自德、法與美國的團隊，以高達10萬張皮膚影像作為訓練資料集，其中包含惡性黑色素細胞瘤及一般良性痣，成功將卷積神經網路 ( convolutional neural network，CNN ) 應用於皮膚癌診斷。為了驗證此模型的效能，將其結果與58位國際皮膚科醫生的專業判讀做比較，顯示CNN能比皮膚科醫生更精準地判讀皮膚影像，不僅降低黑色素細胞癌的誤診率，更提升疾病早期發現的可能。