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elisa試劑盒人工智能診斷的準(zhǔn)確率或有可能高過活檢

時間:2017-2-14閱讀:175
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大鼠elisa試劑盒臨床上,皮膚科醫(yī)生通過觀察患者皮膚患病處的狀況來幫助進(jìn)行診斷,當(dāng)然還需要一些非視覺檢查手段的輔助。之前已有研究表明,對于一些類型的皮膚癌,醫(yī)生們面對面地觀察病患,或者研究拍攝的皮膚圖像,診斷結(jié)果相差并不大(J. Am. Acad. Dermatol., 2015, 72, 426-435)。這說明,基于圖像的診斷有希望用于這類皮膚癌的早期診斷,或者幫助決定是否需要立即進(jìn)行進(jìn)一步的處理。這樣的診斷結(jié)果可以通過后續(xù)的臨床樣本活檢,驗證其準(zhǔn)確性。
一個醫(yī)生對皮膚癌癥診斷的準(zhǔn)確率有賴于經(jīng)驗的積累,這對患者來說并不總是好事,畢竟經(jīng)驗豐富的醫(yī)生相對于病人來說永遠(yuǎn)都很。
測試用的圖片分別來自兩類良性和惡性病變。一種是黑色素細(xì)胞病變,包括痣(良性)和黑色素瘤。另一類是角質(zhì)形成細(xì)胞病變,包括良性脂溢性角化癥和非黑色素細(xì)胞癌。但一些困擾醫(yī)生的特殊情況,在這項研究沒有拿來測試計算機(jī)的診斷結(jié)果。例如,研究者沒有報道計算機(jī)是否能夠區(qū)分黑素瘤和脂溢性角化癥,這兩種皮膚病外觀非常相似。
這項研究中人工智能表現(xiàn)如此神勇主要?dú)w功于超大的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(圖片量約為此前報道的 100 倍)。這就意味著繼續(xù)擴(kuò)大數(shù)據(jù)庫,計算機(jī)的診斷準(zhǔn)確率還將繼續(xù)提高。其診斷過程中出現(xiàn)的錯誤,也能不斷修正算法并進(jìn)一步提升準(zhǔn)確率。
不過,一種算法的準(zhǔn)確率上限是它的參考標(biāo)準(zhǔn)。大鼠elisa試劑盒在皮膚病診斷中,病理學(xué)家對病變組織的活檢就是參考標(biāo)準(zhǔn)。但組織活檢也不總是正確的,zui*的檢驗標(biāo)準(zhǔn)是跟蹤病變組織后續(xù)的發(fā)展,確認(rèn)是否為惡性腫瘤。也就是說,人工智能診斷的準(zhǔn)確率甚至有可能高過活檢。
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