Computer Vision and Medical Imaging - William Edward Hahn
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作者：老吕IO
皮膚癌在美國是一種高發疾病，每年都有 500 萬人被診斷患有此病，全美衛生系統為此要花掉 80 億美元，而這 500 萬人中有超過 10 萬例都是皮膚癌中致死率最高的黑色素瘤，它每年都會奪走超過 9 千條性命，而且這一數字還在逐年攀升。
在世界範圍內看，黑色素瘤也是公共健康的大敵。在澳洲，每年都有超過1.3萬新增黑色素瘤患者，致死人數更是達到每年 1600 人。在歐洲，每年黑色素瘤每年則會奪走 2 萬人的生命。
為了遏制黑色素瘤不斷攀高的死亡率，醫學專家需要與時間賽跑，盡早確診病人皮膚癌的類型。數據顯示，如果能及時發現並對症治療，病人五年內的成活幾率超過 98 % 。不過，一旦癌細胞擴散到病人的淋巴系統，成活幾率馬上就會降到 16 % 以下。
科技的發展為醫生提供了非常有效的工具。如今專業的皮膚科醫生，可以利用名為「皮膚鏡」（Dermoscopy）的影像技術，提早發現黑色素瘤，但這種方法依然面臨兩大挑戰。
因此，針對這兩項挑戰醫學界需要加大創新力度，提高黑色素瘤診斷的準確度。人類醫學發展至今，血檢一直是有效方式之一，而且這種方式快捷方便，普通醫生只需經過簡單訓練，就能在本地醫療機構，或實驗室完成檢驗工作。檢驗完成後，數據就能成為主治醫師下達診斷通知書的重要參考。
可惜的是，如今醫學界針對黑色素瘤，還沒有可靠的血液檢測方式。
可惜的是，如今醫學界針對黑色素瘤，還沒有可靠的血液檢測方式。
醫生在未來能否只通過圖片就確診皮膚癌患者呢？
IBM 研究院一直致力於將新技術應用於皮膚圖像分析中去，參與該項目的除了醫學專家，IBM 的機器學習、計算機視覺和雲計算專家都投入了巨大的精力。此外，紀念斯隆凱特林癌症中心也為這項研究盡心盡力。
最近，IBM 就借助電腦視覺開發了一種新技術，未來只靠圖片就能準確的診斷患者是否患有黑色素瘤，就像現有的血液測試一樣方便快捷。
不過，擁有這樣神力的並非人類醫學專家，IBM 靠的是雲端分析服務。在它們的設想中，未來醫護人員只需利用皮膚鏡，拍攝一張病變患處的圖片，並上傳到雲端分析服務中心，不久後就能獲得詳細的檢測報告。
隨後，醫生只需詳細分析報告中的數據，就能判斷病人是否患了黑色素瘤。除了檢測皮膚癌，報告中的數據還涉及患者的皮下細胞結構，醫生能及時判定患者，是否還有罹患其他疾病的可能。
不過，擁有這樣神力的並非人類醫學專家，IBM 靠的是雲端分析服務。在它們的設想中，未來醫護人員只需利用皮膚鏡，拍攝一張病變患處的圖片，並上傳到雲端分析服務中心，不久後就能獲得詳細的檢測報告。
隨後，醫生只需詳細分析報告中的數據，就能判斷病人是否患了黑色素瘤。除了檢測皮膚癌，報告中的數據還涉及患者的皮下細胞結構，醫生能及時判定患者，是否還有罹患其他疾病的可能。
2015 年，IBM 的團隊就發佈了該診斷方法的初步研究報告。在報告中，IBM 描述了電腦視覺診斷方式的優勢。借助 MSK 和國際皮膚成像合作機構的幫助，IBM 已經拿到了初始數據集。在研究中，IBM 成績斐然，不過眼下這一算法還是不夠智慧，依然需要醫學專家描出圖中皮膚病變處的輪廓。
至於診斷結果到底準確與否，IBM 表示它們還未與人類醫學專家進行直接對比（2015年時）。
至於診斷結果到底準確與否，IBM 表示它們還未與人類醫學專家進行直接對比（2015年時）。
研究報告發佈後，IBM 一直在推進電腦視覺診斷技術的進步，其目標就是讓電腦自動辨識皮膚病變區域同時，提高分析的效率。同時，它們還力邀 8 位專家進行診斷效果比拼，結果發現，IBM 的電腦視覺診斷方式的表現，比此前的診斷方式要好上 3 倍，同時其準確度，與 8 位業內專家達到了相同級別。
這份全新的研究報告將在 2017 年正式發佈，不過康奈爾大學已經在 arXiv 的預發表服務器上發佈出該報告。
不過，需要注意的是這一診斷方式依舊處在早期階段。IBM 的電腦視覺診斷系統，如今只參與過 3000 例皮膚癌的診斷，而一個經驗豐富的醫師每天就能診斷 25 位病人，如果每月按 20 個工作日來算，醫師每年就能診斷 6000 個病人。
因此，IBM 系統的診斷水準，只能算是剛剛入行的醫學院學生而已，要想將該系統投入實戰，IBM 還得對其多加培訓。
因此，IBM 系統的診斷水準，只能算是剛剛入行的醫學院學生而已，要想將該系統投入實戰，IBM 還得對其多加培訓。
不過，希望總是有的，如果電腦視覺診斷系統能擔起重任，醫生就能花更多時間在疾病的治療上了。
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