皮肤科医生称实测：十年前CNN皮肤癌识别准确率62%，高于两款前沿LLM的42%

OmniTools 10月26日消息，据 Lynch Lab 公开内容，皮肤科医生 Magnus Lynch 称，他用 MILK10k 数据集中200个经活检确认的病变测试 GPT-6 Astra 与 Claude Fable 5.1。每个病变包含临床照片与皮肤镜图像，两款模型在6种诊断中分别答对84个和85个，准确率42%。

同一批测试中，基于 Inception v3 微调的十年前 CNN 答对125个，准确率62%。Lynch 称，该 CNN 使用单张 H100 在 ISIC Archive 的68,011张图像上微调，测试病变已从训练与验证数据中剔除。

他还称，该 CNN 模型小到可在手机浏览器通过 WebGPU 运行。