(相關(guān)資料圖)

哈嘍 小伙伴們 ，今天給大家科普一個(gè)小知識(shí)。在日常生活中我們或多或少的都會(huì)接觸到AI模型評(píng)估了多達(dá)134種皮膚疾病方面的一些說法，有的小伙伴還不是很了解，今天就給大家詳細(xì)的介紹一下關(guān)于AI模型評(píng)估了多達(dá)134種皮膚疾病的相關(guān)內(nèi)容。

最近AI模型評(píng)估了多達(dá)134種皮膚疾病這個(gè)話題，相信很多小伙伴都是非常有興趣了解的吧，一段好的故事可以給讀者帶來很多值得深思的新東西，甚至還可以在一定程度上讓讀者的視野在瞬間擴(kuò)大，那么既然現(xiàn)在大家都想要知道此類的信息，今日小編將給帶來關(guān)于AI模型評(píng)估了多達(dá)134種皮膚疾病的資訊！

根據(jù)發(fā)表在《研究皮膚病學(xué)雜志》上的新發(fā)現(xiàn)，一種新的深度學(xué)習(xí)算法可以評(píng)估134種不同的皮膚疾病，預(yù)測惡性腫瘤并推舉關(guān)鍵的治療方案。

使用超過220,000張圖像訓(xùn)練的AI模型與執(zhí)業(yè)的皮膚科醫(yī)生，皮膚病學(xué)居民和一般 大眾的表現(xiàn)進(jìn)行了比較。該模型的性能可與皮膚科醫(yī)師媲美，但“略低于”皮膚科醫(yī)生。

研究人員還跟蹤了使用AI算法如何影響醫(yī)療保健提供者的績效。例如，參與皮膚病學(xué)和皮膚病學(xué)居民的惡性診斷的總體敏感性從77.4%增加到86.8%。惡性診斷的敏感性也有所提高，從47.6%提高到87.5%。

韓國首爾國立大學(xué)皮膚病學(xué)系醫(yī)學(xué)博士Na Jung-Im Na在一份準(zhǔn)備好的聲明中說：“最近，在醫(yī)學(xué)上使用AI有了顯著進(jìn)步?！薄皩?duì)于特定的問題，例如區(qū)分黑色素瘤和痣，人工智能已顯示出與人類皮膚科醫(yī)生相當(dāng)?shù)慕Y(jié)果。但是，為了使這些系統(tǒng)在實(shí)踐中實(shí)用，需要在類似于實(shí)際操作的環(huán)境中測試其性能，這不僅需要對(duì)惡性病變與良性病變進(jìn)行分類，而且還需要將皮膚癌與眾多其他皮膚疾病(包括炎癥和感染性疾病)區(qū)分開來。 ”

根據(jù)Na的說法，事實(shí)也證明AI替代人類醫(yī)生的報(bào)道可能被大大夸大了。

他在同一份聲明中說：“我們希翼人工智能能夠取代人類，成為人類的"增強(qiáng)智能"，而不是代替人類，從而可以更快，更準(zhǔn)確地進(jìn)行診斷?！?/p>

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