大鼠elisa試劑盒臨床上，皮膚科醫生通過觀察患者皮膚患病處的狀況來幫助進行診斷，當然還需要一些非視覺檢查手段的輔助。之前已有研究表明，對于一些類型的皮膚癌，醫生們面對面地觀察病患，或者研究拍攝的皮膚圖像，診斷結果相差并不大（J. Am. Acad. Dermatol., 2015, 72, 426-435）。這說明，基于圖像的診斷有希望用于這類皮膚癌的早期診斷，或者幫助決定是否需要立即進行進一步的處理。這樣的診斷結果可以通過后續的臨床樣本活檢，驗證其準確性。
一個醫生對皮膚癌癥診斷的準確率有賴于經驗的積累，這對患者來說并不總是好事，畢竟經驗豐富的醫生相對于病人來說永遠都很。
測試用的圖片分別來自兩類良性和惡性病變。一種是黑色素細胞病變，包括痣（良性）和黑色素瘤。另一類是角質形成細胞病變，包括良性脂溢性角化癥和非黑色素細胞癌。但一些困擾醫生的特殊情況，在這項研究沒有拿來測試計算機的診斷結果。例如，研究者沒有報道計算機是否能夠區分黑素瘤和脂溢性角化癥，這兩種皮膚病外觀非常相似。
這項研究中人工智能表現如此神勇主要歸功于超大的學習數據庫（圖片量約為此前報道的 100 倍）。這就意味著繼續擴大數據庫，計算機的診斷準確率還將繼續提高。其診斷過程中出現的錯誤，也能不斷修正算法并進一步提升準確率。
不過，一種算法的準確率上限是它的參考標準。大鼠elisa試劑盒在皮膚病診斷中，病理學家對病變組織的活檢就是參考標準。但組織活檢也不總是正確的，zui*的檢驗標準是跟蹤病變組織后續的發展，確認是否為惡性腫瘤。也就是說，人工智能診斷的準確率甚至有可能高過活檢。
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