Hacker News Front Page · By Dr Magnus Lynch · 25 October 2026 · 5 min read ·
A 10-year-old CNN outperforms frontier LLMs for skin cancer diagnosis
En una prueba con 200 lesiones cutáneas confirmadas mediante biopsia, una Inception v3 de 2015, ajustada con imágenes dermatológicas, identificó correctamente el diagnóstico en el 62 % de los casos, frente al 42 % de dos modelos de lenguaje de frontera. La CNN también reconoció más melanomas y lesiones benignas, aunque rindió peor en queratosis actínicas y su umbral de derivación implicó un equilibrio distinto entre lesiones peligrosas retenidas y lesiones seguras dadas de alta. El autor advierte que la muestra es pequeña y difícil, que los modelos de lenguaje pudieron haber visto los datos y que la CNN es una línea base, no el estado del arte.
I am a dermatologist. I tested the ability of GPT-6 Astra and Claude Fable 5.1 to diagnosis skin cancer and found that they were less accurate than I expected. I compared to a 10-year old CNN and to my surprise found that this was superior.