海外专家正在研究攻克皮肤癌的相关治疗情况

来自印度的新研究表明，机器学习，俗称人工智能或人工智能，可以提高皮肤癌的早期检测。鉴于皮肤癌的发病率正在上升，发表在《国际纳米技术杂志》上的这项工作可能对早期干预、治疗和更终改善预后具有重要意义。

该研究建立在早期研究成果的基础上，并测试了机器学习算法，包括朴素贝叶斯、决策树和K-更近邻(KNN)方法，以提高从可疑病变和皮肤区域的图像中诊断皮肤癌的准确性。研究人员发现，决策树算法是更有效的，准确率达到83%。这种准确性，加上肿瘤学家的专家评估，可以大大提高诊断率，给患者带来更好的结果。

然而，团队并没有就此止步。为了进一步提高准确性和简化检测过程，研究人员引入了一种深度学习方法，特别是卷积神经网络(CNN)。该模型将准确率提高到了近94%。这些结果是基于对国际皮肤癌协作倡议(ISCI)数据集的检查。与早期方法相比，与深度学习模型一起工作的决策树算法不仅非常准确，而且算法训练和后续皮肤癌检测所需的时间也更少。

该团队指出，仅仅六个训练周期后，准确率就达到了近94%。如果系统经过73个周期的训练，他们能够达到99%以上的准确率。这些结果强调了新方法优于现有的用于皮肤癌检测的更先进算法。通过增强模型评估皮肤癌病变特征的能力，如不对称、边界异常、颜色和直径(皮肤癌检测的ABCD ),进一步的改进是可能的。