畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用して、最大95％の精度で皮膚がんを検出します。

ドイツ、米国、フランスの研究者で構成された研究チームは、10万枚以上の画像を使用して、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）アルゴリズムを使用する人工知能（AI）システムを搭載した機械を訓練し、危険な皮膚疾患と良性の皮膚病変を区別できるようにした。

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この機械は、写真に写った悪性黒色腫と良性のほくろを区別するテストで、17か国58人の皮膚科医に勝利した。これらの医師のうち、52%は5年以上の経験を持つ「専門家」であり、19%は2〜5年の経験を持ち、29%は2年未満の経験を持つ初心者でした。このテストでは、人工知能の精度は95％に達し、人間の皮膚科医の精度86.6％をはるかに上回りました。しかし、より多くの症例を与えられると、人間の医師のパフォーマンスは向上しました。

「CNNはより多くの黒色腫を検出した。つまり、皮膚科医よりも感度が高かったということだ」と、この研究の筆頭著者であるハイデルベルク大学のホルガー・ヘンスル氏は声明で述べた。しかし、「少数の悪性黒色腫を誤診し、不必要な手術につながった可能性もあった」とも述べた。

世界中で毎年約232,000件の新たな悪性黒色腫の症例が発生し、55,500人が死亡していますが、人工知能を使用することで皮膚がんの診断がより迅速かつ容易になる可能性があります。しかし、機械はあくまで補助的な手段であり、人間の医師に完全に取って代わることはできません。指、足の指、頭皮など、体の一部の部分に発生した黒色腫は、写真で確認するのが難しい場合があります。 「現時点では、徹底的な臨床検査に代わるものはない」と、メルボルンのモナッシュ大学のビクトリア・マー氏とクイーンズランド大学のピーター・ソイヤー氏は、この研究に付随する論説で述べた。