最近，来自Waterloo大学以及Sunnybrook研究所的研究者们开发出了一种利用人工智能技术检测皮肤黑色素瘤的方法。
这项研究利用机器学习软件，通过对皮肤伤口图像进行分析，从而为医生们提供与黑色素瘤生物标志有关的客观。目前来讲，黑色素瘤是一种率极高的恶性癌症，但如果治疗及时的话还是能够治愈的。
这项人工智能系统能够让机器学习数万张皮肤的图像以及相应的真黑素与血红素的水平，能够显著降低不必要的生物样本数量，从而大幅地降低卫生护理的成本。此外，这项技术还能够给予医生一些针对皮肤伤口特征的客观信息，从而帮助他们在进行手术之前排除黑色素瘤的风险。
"这项技术对于皮肤癌的临床诊断将具有重要的意义"，研究者之一，来自Waterloo的系统工程设计学教授Alexander Wong说道："随着我们掌握的信息的深入，诊断的准确性也将大幅提高"。
目前，皮肤病学家还需要依赖对皮肤伤口进行观察诊断进而得出主观性的诊断结果，而这一新开发出的系统则能够通过对伤口处的生物标志物进行分析，得出稳定的、定量化的信息。特别地，通过对皮肤中真黑素以及血红蛋白的水平进行分析，从而对患者患黑色素瘤的风险作出评价。
最新评论