Superior skin cancer classification by the combination of human and artificial intelligence.

Abstract:
BACKGROUND\nIn recent studies, convolutional neural networks (CNNs) outperformed dermatologists in distinguishing dermoscopic images of melanoma and nevi. In these studies, dermatologists and artificial intelligence were considered as opponents. However, the combination of classifiers frequently yields superior results, both in machine learning and among humans. In this study, we investigated the potential benefit of combining human and artificial intelligence for skin cancer classification.\n\n\nMETHODS\nUsing 11,444 dermoscopic images, which were divided into five diagnostic categories, novel deep learning techniques were used to train a single CNN. Then, both 112 dermatologists of 13 German university hospitals and the trained CNN independently classified a set of 300 biopsy-verified skin lesions into those five classes. Taking into account the certainty of the decisions, the two independently determined diagnoses were combined to a new classifier with the help of a gradient boosting method. The primary end-point of the study was the correct classification of the images into five designated categories, whereas the secondary end-point was the correct classification of lesions as either benign or malignant (binary classification).\n\n\nFINDINGS\nRegarding the multiclass task, the combination of man and machine achieved an accuracy of 82.95%. This was 1.36% higher than the best of the two individual classifiers (81.59% achieved by the CNN). Owing to the class imbalance in the binary problem, sensitivity, but not accuracy, was examined and demonstrated to be superior (89%) to the best individual classifier (CNN with 86.1%). The specificity in the combined classifier decreased from 89.2% to 84%. However, at an equal sensitivity of 89%, the CNN achieved a specificity of only 81.5% INTERPRETATION: Our findings indicate that the combination of human and artificial intelligence achieves superior results over the independent results of both of these systems.
Author Listing: Achim Hekler;Jochen S Utikal;Alexander H Enk;Axel Hauschild;Michael Weichenthal;Roman C Maron;Carola Berking;Sebastian Haferkamp;Joachim Klode;Dirk Schadendorf;Bastian Schilling;Tim Holland-Letz;Benjamin Izar;Christof von Kalle;Stefan Fröhling;Titus J Brinker
Volume: 120
Pages: \n 114-121\n
DOI: 10.1016/j.ejca.2019.07.019
Language: English
Journal: European journal of cancer

EUROPEAN JOURNAL OF CANCER

EUR J CANCER

影响因子:7.1 是否综述期刊:是 是否OA:是 是否预警:未知 发行时间:1990 ISSN:0959-8049 发刊频率:Semimonthly 收录数据库:SCIE/Scopus收录 出版国家/地区:ENGLAND 出版社:Elsevier Ltd

期刊介绍

The European Journal of Cancer (including EJC Supplements), is an international comprehensive oncology journal that publishes original research, editorial comments, review articles and news on experimental oncology, clinical oncology (medical, paediatric, radiation, surgical), translational oncology, and on cancer epidemiology and prevention. The Journal now has online submission for authors.

《欧洲癌症杂志》(包括EJC增刊)是一份国际综合性肿瘤学杂志,发表实验肿瘤学、临床肿瘤学(医学、儿科、放射、外科)、转化肿瘤学以及癌症流行病学和预防方面的原创研究、编辑评论、综述文章和新闻。《华尔街日报》现在有作者在线投稿。

年发文量 329
国人发稿量 26
国人发文占比 8.02%
自引率 2.8%
平均录取率 约28%
平均审稿周期 平均1.0个月平均5.3周
版面费 US$3800
偏重研究方向 医学-肿瘤学
期刊官网 http://www.ejcancer.info/
投稿链接 https://www.editorialmanager.com/EJC

质量指标占比

研究类文章占比 OA被引用占比 撤稿占比 出版后修正文章占比
92.40% 34.71% 0.00% 0.00%

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时间 预警情况
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JCR分区 WOS分区等级:Q1区

版本 按学科 分区
WOS期刊SCI分区
WOS期刊SCI分区是指SCI官方(Web of Science)为每个学科内的期刊按照IF数值排 序,将期刊按照四等分的方法划分的Q1-Q4等级,Q1代表质量最高,即常说的1区期刊。
(2021-2022年最新版)
ONCOLOGY Q1

关于2019年中科院分区升级版(试行)

分区表升级版(试行)旨在解决期刊学科体系划分与学科发展以及融合趋势的不相容问题。由于学科交叉在当代科研活动的趋势愈发显著,学科体系构建容易引发争议。为了打破学科体系给期刊评价带来的桎梏,“升级版方案”首先构建了论文层级的主题体系,然后分别计算每篇论文在所属主题的影响力,最后汇总各期刊每篇论文分值,得到“期刊超越指数”,作为分区依据。

分区表升级版(试行)的优势:一是论文层级的主题体系既能体现学科交叉特点,又可以精准揭示期刊载文的多学科性;二是采用“期刊超越指数”替代影响因子指标,解决了影响因子数学性质缺陷对评价结果的干扰。整体而言,分区表升级版(试行)突破了期刊评价中学科体系构建、评价指标选择等瓶颈问题,能够更为全面地揭示学术期刊的影响力,为科研评价“去四唯”提供解决思路。相关研究成果经过国际同行的认可,已经发表在科学计量学领域国际重要期刊。

《2019年中国科学院文献情报中心期刊分区表升级版(试行)》首次将社会科学引文数据库(SSCI)期刊纳入到分区评估中。升级版分区表(试行)设置了包括自然科学和社会科学在内的18个大类学科。基础版和升级版(试行)将过渡共存三年时间,推测在此期间各大高校和科研院所仍可能会以基础版为考核参考标准。 提示:中科院分区官方微信公众号“fenqubiao”仅提供基础版数据查询,暂无升级版数据,请注意区分。

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