im Jahr 2016, AI Pioneer Geoffrey Hinton machte eine mutige Vorhersage , erklärt, dass”Leute das Training von Radiologen des Rätsels stoppen sollten, die Radiologen jetzt jetzt das Training von Radiologen”.”Es war ein Wassereinzugsgebietsmoment, der das Ende einer medizinischen Spezialität zu befördern schien. Fast ein Jahrzehnt später erzählt die Realität vor Ort eine andere Geschichte-zumindest bisher.
Die Nachfrage nach menschlichen Radiologen boomt. Im Jahr 2025 boten Residency-Programme eine Rekordzahl von Positionen und “Morte) gestiegen. Als je zuvor, mit Leerstandsraten zu Allzeithochs. Während KI-Modelle von Riesen wie Microsoft unter sterilen Laborbedingungen übermenschliche Genauigkeit erreichen können, haben sie Schwierigkeiten, die Komplexität der tatsächlichen klinischen Praxis zu steuern. Der Weg vom Algorithmus zur Adoption ist mit praktischen, legalen und ethischen Hürden gepflastert. Modelle werden oft auf hoch kuratierten, eindeutigen Bildern ausgebildet, die ihre Leistung zu den einfachsten Fällen, die sich auf die einfachsten Fälle auswirken, or. Variationen in der Bildgebungsgeräte-ein Problem, das als Versagen des außerverteilten Verteilers bezeichnet wird.
Diese Sprödigkeit ist gut dokumentiert. Die Genauigkeit einer KI kann bei der getesteten Daten aus einem neuen Krankenhaus um bis zu 20 Prozentpunkte sinken. Institution . Dieser mangelnde Kontext der realen Welt kann zu absurden Fehlern führen, wie z. B. ein Modell, das chirurgische Grundnahrungsmittel als Gehirnblutungen wiederholt falsch identifiziert.
Dies ist kein neues Problem. In den 1990er Jahren wurde Frühere computergestützte Diagnose (CAD)-Systeme für Mammogramme in 2001. 2010 wurden sie in fast drei Vierteln aller Vorführungen verwendet. In der Praxis scheiterten sie jedoch spektakulär. A Landmark-Studie fand heraus, dass CAD-Assisted-Kliniken 20% mehr biopien ohne Unterbrechungen durchführten. Zu viel auf die Maschine verschoben. Eine klinische Studie aus dem Jahr 2004 ergab, dass Spezialisten, als sie von CAD geleitet wurden, kaum die Hälfte der Malignitäten identifizierten, während ihre nicht unterstützten Kollegen 68%fangen. Die Erfahrung veranlasste Medicare, 2018 zusätzliche Erstattung für CAD zurückzuziehen, eine historische Lektion, die sich über die heutige fortgeschrittenere KI ragt. Nach der Überprüfung von 83 Studien stellten die Forscher fest, dass die generative KI jedoch mit Nicht-Spezialisten vergleichbar ist, aber 15,8% hinter menschlichen Experten zurückbleibt. Die Studie warnte auch, dass 76% der von ihr analysierten Papiere ein hohes Verzerrungsrisiko hatten, häufig aufgrund von undurchsichtigen Trainingsdaten. Die FDA behält einen viel höheren Zulassungsstandard für vollständig autonome KI im Vergleich zu assistative Tools, die in den lauten-medizinischen”> assistiven Tools”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”>”Assistive Tools”, die in den leichten”assistiven”-Te-Tools aufbewahren. Dies soll verhindern, dass ein einzelner Software-Fehler Tausende von Patienten gleichzeitig schädelt.
diesem Standard ist unglaublich schwierig. Zum Beispiel wird IDX-DR, eines der wenigen autonomen Tools, die von der FDA geräumt werden, mit strengen Leitplanken ausgestattet: Es kann nur bei Erwachsenen mit spezifischer Bildqualität und ohne vorherige Diagnose der Krankheit verwendet werden. Die Versicherer, die sich vor katastrophalen Auszahlungen aus einem fehlerhaften Algorithmus misst, schreiben zunehmend Diagnostik machte nur 36% ihrer Zeit aus. Stattdessen kann es ein jedepons paradox auslösen, wobei ein Dienst billiger und schneller dramatisch zu den Bedarfsbedarfswesen erhöht wird. KI könnte Radiologen zu mehr als je zuvor machen. href=”https://www.auntminnie.com/practice-management/article/15708907/does-ai-contribute-to-burnout-for-radiologen#:~:text=The%20Team%2 0Found%20Associations%20Between, abonnieren Sie%20 bis%20GEGE 20Exclusive%20Access! & Text=Post%20a%20Compment%20ou%20must,-Click%20Sign-in%20Link.” target=”_ leer”> AI als”doppeltes Schwert”betrachten , das Burnout entweder lindern oder verschlimmern konnte, abhängig von seiner Implementierung. Die Schulung einer effektiven medizinischen KI erfordert riesige Datensätze, was tiefgreifende Datenschutzbedenken aufwirft. Wie ein Datenschutzanwalt aus MedConfidential argumentierte: „Diese KI-KI-KI hat mit ziemlicher Sicherheit Patientendaten eingebettet, die nicht aus dem Labor entlassen werden können.“
Dieses Gefühl wird von Forschern wiederholt, die betonen, dass „Menschen in der Regel die Kontrolle über ihre Daten und die Erstellung des öffentlichen Aufbaues und das Erstellen von öffentlichem Vertrauen. Wie Vin Diwakar von NHS England feststellte:”Die KI hat das Potenzial, die Art und Weise zu ändern, wie wir Krankheiten verhindern und behandeln, insbesondere wenn sie auf großen Datensätzen trainiert werden”, aber der Weg zur Verwendung dieser Daten ist mit ethischen Verantwortlichkeiten behaftet. Der CEO von Microsoft Ai, Mustafa Sulyman, begrüßte das MAI-DXO-System seines Unternehmens als „Microsoft hat“ einen echten Schritt in Richtung medizinischer Superintelligenz gemacht. In der Zwischenzeit haben europäische Forscher Delphi-2m entwickelt, ein AI, der das Risiko für über 1000 Erkrankungen Jahrzehnte vorhersagen kann. Wie Professor Savannah Partridge von der University of Washington treffend ausgedrückt:”Es ist nicht, dass Sie [AI] oder nicht verwenden, oder wie können Sie es nicht verwenden? Wie verwenden Sie es angemessen und sicher?”