前幾天，德國和法國的幾位研究人員在Oxford Academic上發表了一篇名為Man against machine: diagnostic performance of a deep learning convolutional neural network for dermoscopic melanoma recognition in comparison to 58 dermatologists的文章，這個長長長長的標題告訴我們，這又是一篇讓人去跟機器比賽的故事，目的是看誰識別皮膚黑色素瘤的準確度更高。最終結果表明深度學習模型優于人類醫生。

但今天，澳大利亞的醫學博士、放射科醫生Luke Oakden-Rayner在推特上質疑論文的嚴謹性，認為結論過于草率，低估了人類表現。到底雙方哪種說法更合理呢？我們先看看這篇論文到底講了什么。

CNN vs 人類

過去幾十年，黑色素瘤成為威脅公共安全的一大主要挑戰，連續攀升的發病率以及死亡率，讓早期發現及預防成為診斷的關鍵。多項分析表明，皮膚鏡的應用大大提高了診斷準確率。然而，每位醫師接受的訓練不同，水平也參差不齊，目前黑色素瘤的平均診斷準確度還不到80%。

最近幾年，一些自動計算機圖像分析技術的出現，意在幫助提高醫療診斷準確率和效率。但這些方法都有限制，它們都使用人類規定的皮膚鏡診斷標準進行的判斷，例如是否有多色、特殊形態例如條紋狀和結節狀，或不規則血管結構。

2017年，Esteva等人發表論文，宣布他們創建了一種基于卷積神經網絡的深度學習模型，可以對圖片進行分類，其中CNN無需被人類的標準所限制，它可以將數字圖片分解成像素級水平，并最終進行診斷。這篇論文也被看作是革命性的作品。

而本次德國和法國的研究者目的是訓練、驗證并測試一個深度學習CNN，讓它對皮膚鏡成像進行診斷分類，判斷是黑色素瘤還是良性的痣，并將結果和58位皮膚科醫生相比較。

具體方法

谷歌的Inception v4 CNN架構是用皮膚鏡圖像和對應的診斷結果訓練并驗證的。在橫向的人類醫生驗證中有100張圖片組成的測試集（其中第一步只用皮膚鏡觀察，第二步會加上診斷信息和圖片）。對輸出進行測量的標準主要有敏感性（sensitivity）、特異度（specificity）和CNN對病變處的診斷分類的ROC曲線的AUC值與讀者研究中58名人類醫生的對比。

次要評估指標包括皮膚科醫生在管理決策時的診斷表現，以及在兩個不同階段上診斷的差異。除此之外，CNN的性能還會與2016年國際生物醫學成像研討會（ISBI）挑戰賽上排名前五的算法進行比較。

對比結果

在人類醫生的第一階段表現中，他們的得分較接近平均水平，在對病變的分類上，敏感性為86.6%（±9.3%），特異度為71.3%（±11.2%）。第二階段增加了更多信息后，敏感性上升至88.9%（±9.6%，P=0.19），特異度升為75.7%（±11.7%，P＜0.05）。

而CNN的ROC曲線在第一階段中，特異度就高于人類醫生，為82.5%。而CNN的ROC AUC分數也比醫生的平均ROC面積要高，為0.86 vs 0.79，P＜0.01。CNN的最終分數與2016 ISBI挑戰賽上前三的算法分數接近。

結論

在包括30名專家的58位皮膚科醫生團隊中，這是我們首次將CNN與人類進行對比。大多情況下，CNN的表現要優于人類醫生。研究者并不否認醫生的經驗和努力，而是認為在CNN圖像分類技術的幫助下，診斷率會更高。

AI贏了？

這篇論文發表后，獲得了許多大V轉發，其中就包括卷積網絡之父Yann LeCun。

雖然只重復了一遍對比結果，LeCun的轉發也獲得了300多點贊。

同時，華盛頓郵報、醫學網站等媒體也紛紛報道了這一結果，聲稱“AI打敗了人類”，但有人卻針對其中的統計方法提出了質疑。

論文很好，但有瑕疵

今天，放射科專家、醫學博士Luke Oakden-Rayner在推特上表示：這篇論文有瑕疵！簡單地說，他認為論文研究者低估了人類醫生的表現。論智君將具體原因編譯如下：

我認為，研究者們在對比人類和機器時用的是兩種不同的指標！對機器用的是AUC，對人類用的是“ROC區域”得出的平均敏感性和特異度。除了指標不同，“ROC區域”整體就比AUC要低。實際上，皮膚科醫生表現的越好，它就越偏離假設的AUC。

根據論文數據，我們可以也計算一下模型的“ROC區域”，結果如下，跟人類的分數一樣都是79。

在特異度方面，對比的缺陷就更不易察覺了。專家醫生分布在ROC曲線上，所以平均敏感性和特異度把醫生的平均值放在了曲線內，同時模型還是在曲線上測試的。再說一遍，人類被低估了。下面是ROC曲線的其中一個例子，粉點是平均分。

另外，我不確定研究者是否選擇了合適的操作點（OP），在CNN和醫生對比的過程中，研究人員似乎是基于測試數據進行選擇的。在它們的ROC中，一個合理選擇的OP大大降低了敏感性和特異度的值。下圖中紫色的點是他們的OP，黑色的點只是靠近OP所在區域。

注意這個ROC曲線看起來有點奇怪，因為前部支持的點很少，也就是說這個區域比上部更缺少數據支持。

最后，我不清楚他們是怎么計算p-value的。在給定操作點（平均醫生的敏感性）的情況下，研究者認為特異度在小于0.01的p-value下更好，但是在ROC數字表現在曲線上時置信區間竟然有68%！即使是圖表解釋的有問題，或者存在±2的標準差，95%的數值還是在曲線上的。我不知道這跟p-value＜0.01有什么關系。

要說明的是，我并不全盤否定這篇論文，我認為這種討論很有意義。只是其中有一些我認為不嚴謹的地方，希望我的建議有用。

結語

說到最后，其實是在對比方式上存在質疑。也許論文的研究者需要考慮一下他們的統計測試是否公平，因為只對醫生們的檢測敏感性和特異度取平均值說服力還是不夠。這也給我們提了醒，在閱讀論文時不要一味地迷信，要勤于思考，在發現論文閃光點的同時還要確保邏輯上的準確。