英國《自然》雜志24日在線發表的一篇癌癥相關研究論文，描述了一種利用深度學習算法來根據照片分類皮膚癌的人工智能（AI）系統，表現不亞于專業臨床醫生。這項研究突出展示了人工智能支持、簡化和擴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。其根據腫瘤細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、黑素細胞、皮膚淋巴網狀組織和造血組織等；而臨床表現則分為鱗狀細胞癌、基底細胞癌、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檢查確診。研究人員過去曾試圖開發自動分類系統，但由于皮膚病變的外觀差異很大，實現這一點并非易事。

美國斯坦福大學研究人員安德魯·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，形成了一種深度學習算法，攻克了這一難關。深度學習屬于機器學習的新領域，是可以建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，在監督學習或無監督學習情況下，它能模仿人腦的機制來解釋數據、圖像、聲音和文本。研究團隊在測試中評估了系統識別最常見和死亡率最高的皮膚癌類型（分別為角質形成細胞皮膚癌和惡性黑素瘤）的能力，結果發現，該人工智能系統與21位專業臨床醫生的表現相當。

論文作者提醒，他們的系統還未在現實臨床環境中得到驗證，但它影響初級保健的潛力是巨大的。美國國家癌癥研究所科學家格雷恩·莫里諾總結認為，這一人工智能系統可擴展到包括眼科、放射學科和病理學科在內的其他領域，如果安裝在手機上，還能提供廉價而普遍的重要診斷服務。（記者張夢然）