長時間曝曬於太陽下，有機會患上皮膚癌。以現在的科技來說，我們可以利用 AI (Artificial Intelligence，人工智能) 來判斷人類有否患上皮膚癌呢？Convolutional Neural Network (下稱 CNN) 就是近年出現的契機。
Convolutional Neural Network
近期的由德國 The University of Heidelberg (海德堡大學)主辦的研究顯示，AI 比經驗老到的皮膚專科醫生 (Dermatologists) 更有效確定病人皮膚癌病癥。研究人員利用 Deep Learning (深度學習) 發展而成的 CNN，成功分別人體皮膚上的 Melanoma (惡性黑色素瘤) 或普通無害的 Moles (痣)。
根據數據顯示，全球每年出現大約 232,000 宗皮膚癌確診新症及 55,500 宗死亡個案。如能及早診治的話，痊癒機會就愈高。可惜的是，大多求診者都發現得太遲，所以研究人員希望發展 CNN，從而幫助皮膚專科醫生更有效確診皮膚癌病癥。
CNN 計劃的 Holger Haenssle 教授解釋：「CNN 就好像一個小孩子的腦袋，研究人員給 CNN 『閱讀』超過 100,000 張關於良性的痣及惡性黑色素瘤的相片之後，他們就會自然吸收，最後就能分辦出來。」
研究內容
除了「教導」CNN，另一方面，研究人員邀請來自全球 17 國家、58 位皮膚專科醫生，一同與 CNN 分辦一批良性的痣及惡性黑色素瘤的相片。結果顯示，CNN 比皮膚專科醫生的準確程度更高，出現「誤診」(即把黑色素瘤當成良性的痣) 的次數更少：通過診斷 The Dermoscopic Images (皮表透光顯微鏡影像)，皮膚專科醫生確診黑色素瘤的準確度為 86.6%，而 CNN 為 95%！
不過，CNN 開發目的，就如上文所述，並非用以代替醫生地位，只是作為一個輔助性質的診斷罷了。醫生的「仁心仁術」，沒有人就何來「仁」呢！電腦科技暫時代替不了人類醫生的地位。
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