皮膚癌是人類最為常見的惡性腫瘤之一。理論上講，出現(xiàn)在皮膚表面的它們很容易就能被發(fā)現(xiàn)，但人們卻往往因?yàn)槠つw癌與痣長(zhǎng)得過于相像，而粗心大意，將它們忽略。等到病情惡化時(shí)，則已經(jīng)為時(shí)過晚。

這也怨不得普通人。鑒定皮膚癌是一項(xiàng)復(fù)雜的工作，醫(yī)生要分析它的外形和特征，甚至要?jiǎng)佑没顧z技術(shù)，從患者的組織上切下一塊來(lái)，才能確定皮膚上的異物是否真的發(fā)生了癌變。這對(duì)于沒有醫(yī)學(xué)知識(shí)的普通人而言，顯然是太復(fù)雜了。

這周，發(fā)表在《自然》雜志上的一篇論文給我們提供了一項(xiàng)方便的工具。而它的背后，則是現(xiàn)在火爆得不行的深度學(xué)習(xí)和人工智能。

在人工智能眼里，皮膚病是這樣的（圖片來(lái)源：《自然》）

眾所周知，機(jī)器的學(xué)習(xí)能力遠(yuǎn)非人類能相提并論。在這項(xiàng)研究中，科學(xué)家們讓一個(gè)“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”（Convolutional Neural Network）分析了將近13萬(wàn)張臨床上的皮膚癌圖片，這個(gè)數(shù)字比現(xiàn)在最大的研究高出了2個(gè)數(shù)量級(jí)。在大量的學(xué)習(xí)資料下，這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速成為了一名皮膚癌的專家。

都說(shuō)實(shí)踐是檢驗(yàn)真理的唯一標(biāo)準(zhǔn)。這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)究竟準(zhǔn)不準(zhǔn)，也只有靠實(shí)踐來(lái)測(cè)試了。與它一同站上擂臺(tái)的，是21名資深的皮膚科醫(yī)生。一場(chǎng)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的“人機(jī)大戰(zhàn)”一觸即發(fā)。