10 年前 CNN 皮膚癌診斷準確率 62%，勝過 GPT-6 Astra 與 Claude
2015 年發布的 Inception v3 卷積網路經約 20 分鐘微調後，在 200 個活檢確診的皮膚病變中首選診斷正確 125 個（62%），高於 GPT-6 Astra 的 84 個與 Claude Fable 5.1 的 85 個（均 42%）。測試集取自 2025 年公開的 MILK10k，每例含臨床照片與皮膚鏡影像，模型小到可在手機瀏覽器用 WebGPU 本地執行，影像不上傳。
把 62% 對 42% 的差距放在同一批活檢確診病例上，並附可在瀏覽器本地執行的演示，對關注醫療 AI 落地與 LLM 可靠性邊界的人有參考價值。
原標題：A 10-year-old CNN outperforms frontier LLMs for skin cancer diagnosis
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