皮膚癌現在有了大的敵人：IBM的認知電腦。
IBM研究中心日前已經對外宣佈他們與紐約斯隆-凱特琳癌症中心將在技術領域展開合作。雙方通過實驗能從醫學圖像中評估疾病模式，檢測最致命皮膚癌的準確率達97%。
該專案誕生於IBM研究中心的多媒體分析小組。鑒於皮膚癌每年為會造成9000例死亡，80億美元健保開銷，IBM希望尋求一種自動分析方式，更好地檢測這種疾病。
又是機器學習
這一項目以IBM在機器學習技術方面的研究成果為基礎，這一研究能從圖像中自動挑選出貓狗等物件。而同時，斯隆-凱特琳中心一直在建立皮膚病學資料庫，以此展示皮膚損害的不同種類以及疾病的其他要素，最終研究人員會把它們與具體的臨床特性聯繫起來。
兩者結合後，IBM的認知系統會使用所得資料，學習黑素瘤的特徵與模式，從而在圖像中説明醫生辨識疾病。與任何醫生相比，IBM的技術不僅可以更快更熟練地分析大量圖像，而且測量水準也更為精細，評估每張圖片的時間不超過1秒。
研究小組還常與著名的Watson部門合作，這一部門以用電腦擊敗世界頂級智力問答選手而聞名，能處理健康、金融等大型計算問題。
IBM在超過3000例黑素瘤，及其他皮膚損害的受控測試中使用了這種技術，能以95%以上的精確度，從皮膚癌病例中辨識良性與惡性。某些自動方式能達到90%，而人類取得的最高水準僅為84%。
雖然這項技術目前仍然還處於研究階段，而且有可能失敗，在被皮膚病醫生廣泛使用之前還需時日。但如果它最終能為醫生所用，那皮膚癌患者會得到一位最有力的盟友。
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