皮肤癌现在有了大的敌人:IBM 的认知计算机。
IBM 研究中心日前已经对外宣布他们与纽约斯隆-凯特琳癌症中心将在技术领域展开合作。双方通过实验能从医学图像中评估疾病模式,检测最致命皮肤癌的准确率达 97%。
该项目诞生于 IBM 研究中心的多媒体分析小组。鉴于皮肤癌每年为会造成 9000 例死亡,80 亿美元健保开销,IBM 希望寻求一种自动分析方式,更好地检测这种疾病。
又是机器学习
这一项目以 IBM 在机器学习技术方面的研究成果为基础,这一研究能从图像中自动挑选出猫狗等对象。而同时,斯隆-凯特琳中心一直在建立皮肤病学数据库,以此展示皮肤损害的不同种类以及疾病的其他要素,最终研究人员会把它们与具体的临床特性联系起来。
两者结合后,IBM 的认知系统会使用所得数据,学习黑素瘤的特征与模式,从而在图像中帮助医生识别疾病。与任何医生相比,IBM 的技术不仅可以更快更熟练地分析大量图像,而且测量水平也更为精细,评估每张图片的时间不超过 1 秒。
研究小组还常与著名的 Watson 部门合作,这一部门以用计算机击败世界顶级智力问答选手而闻名,能处理健康、金融等大型计算问题。
IBM 在超过 3000 例黑素瘤,及其他皮肤损害的受控测试中使用了这种技术,能以 95% 以上的精确度,从皮肤癌病例中识别良性与恶性。某些自动方式能达到 90%,而人类取得的最高水平仅为 84%。
虽然这项技术目前仍然还处于研究阶段,而且有可能失败,在被皮肤病医生广泛使用之前还需时日。但如果它最终能为医生所用,那皮肤癌患者会得到一位最有力的盟友。