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「為了地方和諧與團結」 陳怡潔宣布不參選北市立委補選
台北市立委補選將在明年1月27日舉行，藍綠白三方都推出各自人選角逐，國民黨和民進黨分別推市議員陳炳甫、何志偉，台北市長柯文哲則推觀傳局長陳思宇，原傳出親民黨不分區立委立委陳怡潔也將參選。不過，陳怡潔今（14）日發出聲明表示，可以想見競爭會很激烈，為了地方和諧與團結，幾經思考後，決定不參與此次補選。
陳怡潔今日在臉書發文表示，她出身士林在地，但這幾年來，服務一直秉持不分區域的精神，不論問政或服務，都是如此，地方鄉親的鼓勵與支持，怡潔都點滴在心頭，這也是服務團隊持續下去的重要動力。
陳怡潔指出，這次補選，多名候選人來自社子地區，可以想見競爭會很激烈，為了地方和諧與團結，她樂見從小長大的地方，能夠多出一位國會議員一起在立法院共同為士林、大同區爭取建設，為鄉親服務。
陳怡潔說，延宕超過半世紀的社子島的開發計畫，才剛有眉目，接下來還需要更多地方人士與市府、中央協調，才能順利推動，讓地方繁榮；未來不論是誰當選，她都希望將來選出最能代表地方民意的人，捐棄政黨成見，一起在立院共同努力。
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研究：診斷皮膚癌 人工智慧比醫師精準
研究人員28日表示，他們在一項研究中讓人類與機器較量，尋找更有效且快速的皮膚癌診斷法，發現電腦比人類皮膚科醫師厲害。
德國、美國與法國團隊教導人工智慧系統如何分別皮膚病灶與良性腫瘤，提供10萬多張影像。
法新社報導，研究人員提供惡性黑素瘤與良性痣照片，測試深度學習卷積神經網絡（deep learning convolutional neural network，簡稱CNN）的診斷能力，與17國的58名皮膚科醫師比較。
這些皮膚科醫師只有略過半數達到「專家」程度，累積5年以上經驗；19%有兩到5年經驗；29%為新手醫師，只有不到兩年經驗。
研究團隊在刊登於「腫瘤學年報」（Annals of Oncology）的研究報告中寫道：「CNN診斷能力勝過大多數的皮膚科醫師。」
平均而言，人類皮膚科醫師從影像中診斷出皮膚癌的準確率為86.6%，CNN達95%。
德國海德堡大學（University of Heidelberg）的研究報告第一作者赫恩斯勒（Holger Haenssle）在聲明中說：「CNN沒有診斷出黑色素瘤的案例較少，代表敏感度比皮膚科醫師高。」
他說， CNN「將良性痣誤診為惡性黑色素癌的案例也較少…可減少不必要的手術」。
向皮膚科醫師提供更多患者與皮膚病變的資料時，診斷準確率就會提高。
研究團隊說，人工智慧有望成為更有用的工具，更快速、輕鬆地診斷皮膚癌，在癌症擴散前動手術移除。
研究團隊又說，全球每年新增約23萬2000起黑色素瘤病例且有5萬5500起死亡病例。不過，機器還是無法完全取代人類醫師，只能作為輔助。
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