Một mạng CNN 10 năm tuổi đã chứng tỏ khả năng vượt trội so với các LLM hiện đại trong việc chẩn đoán ung thư da. Tác giả thí nghiệm đưa 200 bệnh án da đã được xác nhận bằng sinh thiết cho ba mô hình: GPT‑6 Astra, Claude Fable 5.1 và một phiên bản fine‑tuned của Inception v3.
Trong số 200 bệnh án, CNN đã đưa ra đúng chẩn đoán cho 125 trường hợp (62%), trong khi hai LLM chỉ đạt 84 và 85 trường hợp (khoảng 42%). Khi cho phép lựa chọn đáp án thứ hai, CNN còn tăng lên 173/200, vượt xa 134 và 138 của hai LLM. Đặc biệt, CNN nhận diện được 13/30 ca melanoma, trong khi LLM chỉ đạt 8 và 11.
Dữ liệu dùng để huấn luyện CNN gồm 68.011 ảnh lâm sàng và dermoscopic từ ISIC Archive, được fine‑tune trên một GPU H100. Các ảnh kiểm tra đã được loại bỏ hoàn toàn khỏi tập huấn luyện, đảm bảo không có dữ liệu rò rỉ. Mô hình được triển khai dưới dạng WebGPU, chạy trực tiếp trên trình duyệt điện thoại mà không cần tải lên máy chủ.
Kết quả này nhấn mạnh rằng các mô hình CNN truyền thống vẫn có thể cạnh tranh mạnh mẽ trong các nhiệm vụ y tế khi được huấn luyện đúng cách, đồng thời mở ra khả năng đưa AI chẩn đoán vào thiết bị di động cho người dân Việt Nam, giảm tải cho hệ thống y tế.
Nguồn: Hacker News — Biên dịch & tổng hợp: danhbaai.com