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Rede de 2015 acerta mais câncer de pele que GPT-6 e Claude: 62% a 42%
Um dermatologista de Londres testou 200 lesões com biópsia. Uma CNN antiga, ajustada em 20 minutos, venceu os dois modelos de ponta.
O dermatologista Magnus Lynch, do Guy's Hospital e do King's College London, mostrou ao GPT-6 Astra e ao Claude Fable 5.1 200 lesões de pele confirmadas por biópsia, cada uma com foto clínica e foto de dermatoscópio. Os dois acertaram o diagnóstico (entre 6 opções) em 84 e 85 casos, 42%. Uma Inception v3, rede convolucional de 2015 ajustada por cerca de 20 minutos numa H100 com 68 mil imagens públicas, acertou 125, ou 62%.
Num melanoma, os dois LLMs disseram que era uma lesão benigna e que o paciente podia ter alta. O próprio autor aponta os limites: só 30 melanomas, cada caso rodou uma vez nos LLMs e os casos biopsiados são mais difíceis que o normal. Não é paper revisado, mas os dados e o código estão abertos.
Por que importaModelo generalista não substitui classificador treinado pra tarefa de imagem com consequência. Pra quem monta agente, a lição é chamar a ferramenta certa em vez de pedir tudo pro LLM.
A CNN roda inteira no navegador, até no celular, sem enviar a imagem: lynchlab.net/skin-ai-inception. Serve pra ver o teste, não pra diagnosticar pinta.
Fontes: Lynch Lab (Magnus Lynch, King's College London) · lynchlab.net · lynchlab.net
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