在2016年，AI先驅Geoffrey Hinton 做出了大膽的預測，宣布“人們應該停止訓練訓練放射放射學家”。 “這是一個分水嶺，似乎預示著醫學專業的盡頭。然而，將近十年後，地面上的現實講述了一個不同的故事-至少到目前為止。
對人類放射科醫生的需求正在蓬勃發展。 2025年，居住計劃提供了創紀錄的職位，average薪水飆升近50％自2015年以來的職業範圍
ai在對照基準中的AI表現之間的差距是對控制的基準及其在現實世界中其效率的差異。通常對模型進行高度精心策劃，明確的圖像培訓，這些圖像在表現出時尚的情況下，他們經常表現出。成像設備的變化-一個稱為脫離分佈故障的問題。
這種脆弱性有充分記錄。在對新醫院的數據進行測試時，AI的準確性可能會下降多達20個百分點。
這不是一個新問題。在1990年代，早期計算機輔助診斷（CAD）系統的乳房示例診斷（CAD）系統的乳房示例係統被獨特地與1998年的Medialare in Medicare 2010年，它們被用於所有放映的近四分之三。但是，實際上，他們失敗了。 A landmark study found that CAD-assisted clinics conducted 20% more biopsies without uncovering any more cancer.
A key reason for this failure was automation bias: doctors推遲到機器太多。 2004年的一項臨床試驗表明，當在CAD的指導下，專家僅確定了一半的惡性腫瘤，而他們的無助同齡人抓住了68％。這項經驗導致Medicare在2018年撤回了CAD的額外報銷，這是一門歷史課，該課程籠罩著當今更高級的AI。
最近來自大阪大都會大學的薈萃分析證實了這一表現差距的持續性。在回顧了83項研究之後，研究人員發現，儘管生成AI與非專家的AI相當，但它落後於人類專家。
，正如一位參與研究的醫生所指出的“這項研究表明，生成性AI的診斷能力可與非專業醫生相提並論。 “該研究還指出，它分析的論文中有76％的偏見風險很高，這通常是由於不透明的培訓數據所致。
，即使AI也可以實現完美的準確性，它將面臨壁爐和法律範圍的壁爐和法律範圍。與
符合此標準非常困難。例如，IDX-DR是FDA清除的為數不多的自動工具之一，它具有嚴格的護欄:它只能用於具有特定圖像質量的成年人，並且沒有先前對疾病的診斷。
如果任何條件是次優的，則該軟件必須中止並將案例轉移給人類專業人士。保險公司對錯誤的算法的災難性支出警惕，越來越多地寫作 prolife <強迫醫院依靠有執照的醫師來承擔診斷的最終責任，使人類堅定地負責。
沒有這些法律和金融雷區的明確道路，AI的作用仍然堅定地助長。正如一位來自含義研究指出的分析師所述，信任和報銷模型繼續限制自主的採用。
第三個關鍵因素是放射線學家工作的真正範圍。圖像解釋只是其角色的一部分。 2012年的一項研究發現，診斷時間僅佔他們的時間的36％，其重新致力於患者的諮詢，程序性監督和教學。相反，它可能會觸發 jevons paradox ，在其中更便宜且更快地增加了需求。 AI可以使放射科醫生比以往任何時候都更加忙碌。
已經在醫學界討論了這種動態，一些放射科醫生viewing AI as a ‘double-edged sword’ that could either alleviate or exacerbate burnout depending on its implementation.
Underpinning all these challenges is the unresolved ethical dilemma of patient data.培訓有效的醫療AI需要大量的數據集，這引起了深遠的隱私問題。
最近對英國NHS的“遠見”模型進行了對5700萬名患者記錄的培訓的爭議。正如MedConfidential的一個隱私人物所說:“這種僅相互互聯的AI肯定具有嵌入的患者數據，無法將其放出，這是無法從實驗室退出的。”
的研究人員強調，他們強調“人們通常希望對其數據保持控制，並且他們想知道臨床的範圍。正如NHS英格蘭的Vin Diwakar所說:“ AI有潛力改變我們預防和治療疾病的方式，尤其是在大型數據集接受培訓時”，但是使用該數據的途徑卻以道德上的責任感到困擾。
儘管遇到了障礙，但技術仍在不穩定的進步。微軟AI的首席執行官Mustafa Suleyman稱讚他公司的Mai-Dxo系統是“ Microsoft邁出了’邁出’邁出’邁向醫療超級智能的真正一步。 As Professor Savannah Partridge of the University of Washington aptly put it, “It’s not do you use [AI], or do you not, but how do you use it? How do you use it appropriately and safely?”
The case of radiology shows that for complex, high-stakes professions, AI’s role is evolving into that of a powerful, indispensable assistant—not a replacement.