可以教會AI在用智能手機相機拍攝的照片上標記可能的皮膚癌，并且圖像可以是普通的“人物照”，而不是可疑病變的特寫鏡頭。

　　該概念在麻省理工學院通過了試鏡，生物醫學工程師在那里訓練，測試和驗證了具有38,000多幅圖像的深度卷積網絡。

　　除了皮膚病學等級的圖像外，該數據集還包括用消費類相機拍攝的15,000多個廣角鏡頭。

　　研究人員使用經驗豐富的皮膚科醫生對病變的分類作為基本事實，發現他們的系統在將可疑病變與良性皮膚變色和繁忙的背景分開時，可以達到大約90%的敏感性和特異性。

　　作者指出，在臨床使用中，這種自動篩查技術可以幫助患者前往皮膚科醫生進行早期診斷-或至少避免繁瑣的單個病灶成像。

　　這組作者說：“該算法無需一次評估單個病變以尋找預定的腫瘤形成征象，而是識別出與該患者皮膚上大多數其他標記不同的病變，將其標記為進一步檢查并按可疑程度對其進行排名，”在他們的研究總結中進行解釋。“該算法的執行與董事會認證的皮膚科醫生相似，可以潛在地用于初級保健就診，以幫助臨床醫生對可疑病變進行分類以進行隨訪。”

　　《科學轉化醫學》于2月17日發表了該研究。主要作者和資深作者分別是Luis Soenksen博士和Martha Gray博士。