皮膚癌現(xiàn)在有了大的敵人：IBM的認(rèn)知計(jì)算機(jī)。

IBM研究中心日前已經(jīng)對外宣布他們與紐約斯隆-凱特琳癌癥中心將在技術(shù)領(lǐng)域展開合作。雙方通過實(shí)驗(yàn)?zāi)軓尼t(yī)學(xué)圖像中評估疾病模式，檢測最致命皮膚癌的準(zhǔn)確率達(dá)97%。

該項(xiàng)目誕生于IBM研究中心的多媒體分析小組。鑒于皮膚癌每年為會造成9000例死亡，80億美元健保開銷，IBM希望尋求一種自動分析方式，更好地檢測這種疾病。

又是機(jī)器學(xué)習(xí)

這一項(xiàng)目以IBM在機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)方面的研究成果為基礎(chǔ)，這一研究能從圖像中自動挑選出貓狗等對象。而同時，斯隆-凱特琳中心一直在建立皮膚病學(xué)數(shù)據(jù)庫，以此展示皮膚損害的不同種類以及疾病的其他要素，最終研究人員會把它們與具體的臨床特性聯(lián)系起來。

兩者結(jié)合后，IBM的認(rèn)知系統(tǒng)會使用所得數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)黑素瘤的特征與模式，從而在圖像中幫助醫(yī)生識別疾病。與任何醫(yī)生相比，IBM的技術(shù)不僅可以更快更熟練地分析大量圖像，而且測量水平也更為精細(xì)，評估每張圖片的時間不超過1秒。

研究小組還常與著名的Watson部門合作，這一部門以用計(jì)算機(jī)擊敗世界頂級智力問答選手而聞名，能處理健康、金融等大型計(jì)算問題。

IBM在超過3000例黑素瘤，及其他皮膚損害的受控測試中使用了這種技術(shù)，能以95%以上的精確度，從皮膚癌病例中識別良性與惡性。某些自動方式能達(dá)到90%，而人類取得的最高水平僅為84%。

雖然這項(xiàng)技術(shù)目前仍然還處于研究階段，而且有可能失敗，在被皮膚病醫(yī)生廣泛使用之前還需時日。但如果它最終能為醫(yī)生所用，那皮膚癌患者會得到一位最有力的盟友。