黑色素瘤早期身体反应，深度学习发现早期黑色素瘤
文本/陈根
黑色素瘤是迄今为止最致命的皮肤癌 。仅在2019年，美国就有7000多人死于黑色素瘤 。这种疾病的早期发现大大降低了死亡风险和治疗成本，但广泛的黑色素瘤筛查尚不可行 。
美国约有12000名持照皮肤科医生，每个人每年需要看27416名患者，以筛查整个人群中可能表明癌症的可疑色素病变 。
在这样的背景下，数字疗法被寄予希望.数字医疗和数字治疗作为一种全新的数字健康解决方案，是基于计算的软件程序，或人工智能(AI)驱动的机器学习算法 。
文章插图
通过数字疗法，患者得以循证治疗和预防、管理身体、心理和疾病状况 。数字疗法可以独立使用，也可以与药物、设备或其他疗法配合使用.在传统的治疗中，患者往往是按照医生开的处方去药店取药，而数字治疗则是用某个手机app来代替药物 。当然，也可能是软件和硬件的结合 。
最近，由哈佛大学和麻省理工学院的科学家开发的新的深度学习系统有望达到一个新的水平 。通过使用皮肤科医生常用的方法，即所谓的“丑小鸭”标准，可以在早期发现黑色素瘤 。
利用智能手机来检测皮肤癌是科学家们十多年来一直在探索的想法.早在2011年，科学家们就研究了一款iPhone应用，该应用利用设备的摄像头和基于图像的模式识别软件，对异常痣和雀斑进行风险评估 。
2017年，研究人员提出了另一个令人兴奋的例子，一个人工智能可以使用深度学习来检测潜在的皮肤癌，精度与受过训练的皮肤科医生相同 。
麻省理工学院和哈佛大学的研究人员开发的新系统再次使用深度学习算法来靶向皮肤癌 。也就是说，与此同时，为了更好地评估哪些痣可能是癌症，该团队转而采用了“丑小鸭”标准，'s身上的大部分黑痣看起来会非常相似，而那些不相似的，也就是所谓的“丑小鸭”，则被认为是黑色素瘤的预警信号 。
研究人员表示，他们的系统是第一个复制这一过程的系统 。他们首先建立了一个包含33000多张广角图像的数据库，其中不仅包括患者的皮肤，还包括其他物体和背景 。
在这些图像中，既有可疑病变，也有非可疑病变，由三名训练有素的皮肤科医生进行标记 。经过对数据库的训练以及后续的改进和测试，该系统能够区分可疑和非可疑病灶，灵敏度为90.3%，特异性为89.9%，较之前公布的系统有所提升 。
研究人员说，"人工智能和人类临床医生之间的这种高度共识是该领域的重要进展，因为皮肤科医生之间的共识通常非常高，约为90%”，这为更早地发现和治疗黑色素瘤开辟了巨大的潜力 。
【黑色素瘤早期身体反应，深度学习发现早期黑色素瘤】目前，该团队已经开放了算法，并将继续开发算法，希望进一步开展临床试验 。他们将关注的一个领域是使该算法在整个人类肤色范围内工作，以确保它是一个普遍适用的临床工具 。
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