在未來，我們或許可以在手機上下載一個APP，開個攝像頭讓機器醫生幫我們看一看，這是不是皮膚癌的早期癥狀。斯坦福大學一個聯合研究團隊開發出了一個皮膚癌診斷準確率媲美人類醫生的人工智能，他們通過深度學習的方法，用近13萬張痣、皮疹和其他皮膚病變的圖像訓練機器識別其中的皮膚癌癥狀，在與21位皮膚科醫生的診斷結果進行對比后，他們發現這個深度神經網絡的診斷準確率與人類醫生不相上下，在91%以上。

在中國，皮膚癌并不是癌癥家族中特別矚目的成員，這是因為黃種人的皮膚癌發病率要低于白種人。但在美國，皮膚癌卻是最常見的癌癥之一。每年約有540萬美國人罹患皮膚癌。以黑色素瘤為例，如果在5年之內的早期階段檢測并接受治療，生存率在97%左右；但在晚期階段，存活率會劇降到14%。因而，早期篩查對皮膚癌患者來說生死攸關。

一般情況下，來到醫院或診所后，醫生會基于視覺診斷進行臨床篩查，再對疑似病變部位依次進行皮膚鏡檢查、活體組織切片檢查和病理學診斷。醫生使用皮膚鏡進行檢查。但由于各種各樣的原因，很多人并不會及時為皮膚上出現的一些細小癥狀而跑一趟醫院。因而，基于人工智能的家用便攜式皮膚癌診斷設備將大大提高早期皮膚癌的篩查覆蓋率，挽救更多人的生命。

（胡集長編譯）