現(xiàn)如今，皮膚癌已經(jīng)成為危害人類生命健康的疾病之一，它給人們的生活帶來了諸多的不便與痛苦。皮膚癌是人類常見的惡性腫瘤之一。包括基底細胞癌、鱗狀細胞癌、原位癌及少見的附件癌，如皮脂腺癌、汗腺癌等。常需借助病理檢查才能確診。

在世界范圍內看，黑色素瘤也是公共健康的大敵。在澳大利亞，每年都有超過1.3萬新增黑色素瘤患者，致死人數(shù)更是達到每年1600人。預計2016年美國將會有1萬人死于皮膚癌，研究人員目前捉襟見肘的尋找發(fā)現(xiàn)此種疾病的新途徑，根據(jù)新的研究表明，這個新途徑就是方便，無處不在的iPhone拍照。

IBM科學院的科學家，該研究的作者諾爾·科代拉（Noel Codella）表示：“iPhone拍照手法將會給醫(yī)生提供患者皮膚的圖像，分析是否是黑色素瘤。”其實就是通過智能手機：當有人發(fā)現(xiàn)他們的皮膚出現(xiàn)了一個可疑的地方，他們可以使用手機的攝像頭拍攝病變部位的照片，并提交圖像通過分析服務進行評估，它可以識別并可靠地識別疾病的特點。但在實踐中，它比這復雜得多。

2013年，IBM宣布了一項與紐約斯隆-凱特琳癌癥治療中心（Memorial Sloan Kettering）的合作，將把圖像識別技術和機器學習系統(tǒng)運用于皮膚癌的甄別。Codella的研究團隊已經(jīng)分析了超過3000例的黑色素瘤以及其他皮膚損傷的病例，這一系統(tǒng)在分辨皮膚癌的陰性和陽性時，擁有超過95%的準確率，分析每張圖片的時間不超過一秒。這一項目的成功的關鍵取決于兩個因素。第一是廣泛使用Dermascopes，這是可以附連到智能手機相機來優(yōu)化病變照片-解析裝置。第二個（更重要）的因素是含有癌性斑圖像的龐大數(shù)據(jù)庫的開發(fā)。該數(shù)據(jù)庫采用IBM的機器學習，計算機視覺和云計算能力和開發(fā)手段，通過技術持續(xù)識別黑色素瘤的情況下訪問。

2015年，IBM的團隊就發(fā)布了該診斷方法的初步研究報告。在報告中，IBM描述了計算機視覺診斷方式的優(yōu)勢。借助MSK和國際皮膚成像合作機構的幫助，IBM已經(jīng)拿到了初始數(shù)據(jù)集。在研究中，IBM成績斐然，不過眼下這一算法還是不夠智能，依然需要醫(yī)學專家描出圖中皮膚病變處的輪廓。至于診斷結果到底準確與否，IBM表示它們還未與人類醫(yī)學專家進行直接對比。研究報告發(fā)布后，IBM一直在推進計算機視覺診斷技術的進步，其目標就是讓電腦自動識別皮膚病變區(qū)域同時提高分析的效率。同時，它們還力邀8位專家進行診斷效果比拼，結果發(fā)現(xiàn)，IBM的計算機視覺診斷方式的表現(xiàn)比此前的診斷方式要好上3倍，同時其準確度與8位業(yè)內專家達到了相同級別。該論文現(xiàn)已提供在線版本，并將在2017年的“IBM研究與發(fā)展雜志”上發(fā)表。

不過，需要注意的是這一診斷方式依舊研究階段。Codella表示在被皮膚病醫(yī)生廣泛使用之前，此技術可能還需要一些時間優(yōu)化。當然，這意味著IBM的研究實驗也有可能失敗。不過，如果這個工具最終能成功被醫(yī)生使用，肯定會為對抗皮膚癌做出巨大貢獻，也將會是皮膚癌患者的福音。（科幻星系 康斯坦丁/文）微信：khxx-wk

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