Google以机器学习帮助未经皮肤科专业受训的家庭医学科医师(General Practitioner,GP),提高皮肤疾病诊断能力,这套深度学习系统(Deep Learning System,DLS)能对26种皮肤疾病,提供与皮肤科医生同准确度的诊断。
Google提到,全世界有19亿人有皮肤疾病,但大部分的病例都由家庭医学科医师诊断,而研究显示,家庭医学科医师与皮肤科医生对皮肤状况的诊断准确度,存在明显的差距,家庭医学科医师的诊断准确率落在24%至70%间,而皮肤科医生的诊断准确率则在77%至96%。而这可能造成非最佳的转诊建议,进而延误治疗。
之前关于皮肤疾病的机器学习研究,通常集中于皮肤癌的早期筛检,特别关注皮肤的病变,判断其为恶性抑或是良性的皮肤癌,但Google也指出,超过90%的皮肤疾病并非恶性,而解决这些常见的疾病,对于减轻全球皮肤疾病有极大的帮助。
Google指出,通常临床案例的判定,并非一开始就能获得绝对的答案,医生会给出鉴别诊断(Differential Diagnosis),以一个列表排序可能的情况,鉴别诊断可以用来对病患进行额外的检查,直到病情确诊为止。而DLS就是模仿临床医生开鉴别诊断的想法,给出患者可能拥有的皮肤疾病排序列表,帮助分类患者以及后续的诊断和治疗。
DLS的训练资料包括了一张或多张皮肤异常的临床图像,还有45种像是年龄、性别和症状等元资料,Google总共使用了17,777个去识别化的病例,分别把2010年到2017年的病例当作训练资料,将2017年到2018年的病例则用在评估系统上,在训练DLS的过程,也使用了超过40位皮肤科医生提供的五万多个鉴别诊断。
Google为了评估DLS的准确性,将其结果与三名皮肤科医生的诊断进行比较,在3,756个病例中,把DLS的皮肤状况排序列表和皮肤科医生提供的鉴别诊断相比,DLS列表第一项就正确诊断的概率达71%,而前三项诊断的准确度更高达93%。
DLS的诊断准确度与皮肤科医生平均75%相当,且远高过初级医疗人员(Primary Care Physicians )的60%,以及执业护士(Nurse Practitioners)的55%,前三诊断的准确度甚至可以帮助皮肤科医生判断病情。
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