在未来，我们或许可以在手机上下载一个APP，开个摄像头让机器医生帮我们看一看，这是不是皮肤癌的早期症状。斯坦福大学一个联合研究团队开发出了一个皮肤癌诊断准确率媲美人类医生的人工智能，他们通过深度学习的方法，用近13万张痣、皮疹和其他皮肤病变的图像训练机器识别其中的皮肤癌症状，在与21位皮肤科医生的诊断结果进行对比后，他们发现这个深度神经网络的诊断准确率与人类医生不相上下，在91%以上。

在中国，皮肤癌并不是癌症家族中特别瞩目的成员，这是因为黄种人的皮肤癌发病率要低于白种人。但在美国，皮肤癌却是最常见的癌症之一。每年约有540万美国人罹患皮肤癌。以黑色素瘤为例，如果在5年之内的早期阶段检测并接受治疗，生存率在97%左右；但在晚期阶段，存活率会剧降到14%。因而，早期筛查对皮肤癌患者来说生死攸关。

一般情况下，来到医院或诊所后，医生会基于视觉诊断进行临床筛查，再对疑似病变部位依次进行皮肤镜检查、活体组织切片检查和病理学诊断。医生使用皮肤镜进行检查。但由于各种各样的原因，很多人并不会及时为皮肤上出现的一些细小症状而跑一趟医院。因而，基于人工智能的家用便携式皮肤癌诊断设备将大大提高早期皮肤癌的筛查覆盖率，挽救更多人的生命。

（胡集长编译）