딥러닝은 피부암 인식에 있어 전문가만큼 뛰어난 성능을 발휘합니다.

이것이 최근에 만들어진 프로젝트 뒤에 숨은 광범위한 아이디어입니다. 스탠포드 대학의 컴퓨터 과학자, 최첨단 딥 러닝 신경망의 놀라운 머신 비전 능력을 피부과 세계에 적용했습니다.

130,000개에 가까운 피부 질환 이미지 데이터베이스를 사용하여 팀은 훈련된 성능 수준 매칭으로 피부 병변을 진단할 수 있는 인공지능 알고리즘 전문가.

“[우리는] 피부 상태의 이미지를 양성 또는 악성으로 분류하도록 훈련했으며, 이것이 3가지 주요 진단에서 21명 이상의 위원회 인증 피부과 전문의의 성과와 일치한다는 것을 발견했습니다. 과제: 각질세포 암종(가장 흔한 인간 암) 식별, 흑색종(가장 치명적인 피부암) 식별, 피부경 검사를 통해 흑색종 식별,” 공동 최초 작가 안드레 에스테바 디지털트렌드에 말했다.

연구원들이 사용한 신경망은 원래 Google이 설계한 신경망으로, 고양이와 개를 구별하려는 다소 경박한 목적으로 128만 개의 이미지를 인식하도록 훈련되었습니다.

공동 저자 브렛 쿠프렐 우리에게 말했다. "우리는 이것을 피부암 진단과 같은 보다 유용한 분야에 적용할 수 있다고 생각했습니다."

프로젝트 이전에는 Esteva나 Kuprel 모두 피부과에 대한 배경 지식이 없었습니다. 특별히 인코딩된 특정 도메인의 혜택을 받지 않고도 전문가 수준의 성능을 달성할 수 있었습니다. 지식.

그러나 숙련된 의사가 알고리즘을 사용한다면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다. 이미지의 각 픽셀이 AI의 예측에 얼마나 중요한지 보여주는 소위 "돌출성 맵" 프로세스. 즉, 피부과 전문의를 대체하는 대신, 이는 피부과 전문의의 무기고에서 유용한 도구가 될 수 있습니다. 즉, 보는 것에 대한 자체 해석을 제공하는 스마트 X선과 동일합니다.

하지만 지금은 훨씬 앞서 나가고 있습니다. Kuprel은 “FDA의 승인을 얻기 위한 규제 규칙이 확실히 있습니다.”라고 말했습니다. "애플리케이션을 배포하기 전에 이것이 중요합니다." 하지만 이 외에도 수사관들은 다음 단계가 무엇인지 말하지 않습니다.

Esteva는 “우리는 다음 단계에 대해 계속 고민하고 있으며 아직 논평할 수 없습니다.”라고 말했습니다.

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