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英国ガイズ病院の皮膚科医Magnus Lynch氏が2026年10月25日(日)に公開した比較で、生検 (皮膚の一部を切り取って顕微鏡で調べ、病名を確かめる検査) で診断が確定した200の皮膚病変について第1候補の病名を正しく挙げた割合は、最新の汎用AI 2つがどちらも42%、2015年に発表された画像認識AIが62%でした。
要点
- ISICのデータセットMILK10k (2025年公開) から、生検で確定した200病変 (帰してはいけない100・帰してよい100) を無作為に選んでいる
- 比べたのは、汎用AIのGPT-6 AstraとClaude Fable 5.1 (画像2枚だけを渡し、既定の設定・同じプロンプト) と、Googleが2015年に発表したInception v3を皮膚の画像68,011枚で追加学習させたCNN (単一のH100で約20分)
- 第1候補の病名の正解は、200病変のうち84 (42%)・85 (42%) 対 125 (62%)。メラノーマ30のうち第1候補で正解は8・11 対 13。GPT-6 Astraは75病変を基底細胞がんと答え、その中にメラノーマ14が入っていた
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