Pada tahun 2016, perintis AI Geoffrey Hinton membuat prediksi yang berani , menyatakan bahwa”orang harus menghentikan radiologi pelatihan sekarang.”Itu adalah momen penting yang tampaknya menandai akhir dari spesialisasi medis. Namun hampir satu dekade kemudian, kenyataan di lapangan menceritakan kisah yang berbeda-setidaknya sejauh ini.
Permintaan untuk ahli radiologi manusia sedang booming. Pada tahun 2025, program residensi menawarkan rekor jumlah posisi, dan . dari sebelumnya, dengan tingkat kekosongan di tertinggi sepanjang masa.
memadamkan kinerja mereka ke arah kasus termudah
p> p> p> p> p> p * p> p * pryters faced kinerja mereka terhadap kasus termudah
p> p> p> p> p * p> p * p> p * p * p> p * p * p> p * p * p * p> p * PRESIONSE FACEDE KINERJA MEREKA TERBAIKI PIESTRE PIASTER Variasi dalam peralatan pencitraan-masalah yang dikenal sebagai kegagalan di luar distribusi.
Kerapuhan ini didokumentasikan dengan baik. Keakuratan AI dapat turun sebanyak 20 poin persentase ketika diuji pada data dari rumah sakit baru.
Proses validasi itu sendiri sering sempit; . Kurangnya konteks dunia nyata ini dapat menyebabkan kesalahan yang tidak masuk akal, seperti satu model berulang kali salah mengidentifikasi staples bedah sebagai perdarahan otak.
Ini bukan masalah baru. Pada 1990-an, Sistem Penyamaan Komputer/Penyepung pada tahun 199. 2010, mereka digunakan dalam hampir tiga perempat dari semua pemutaran. Namun, dalam praktiknya, mereka gagal secara spektakuler. A Studi Landmark PERUBAHAN PRIP-PERUBAHAN PRIP-PERUBAHAN
Sebuah meta-analisis baru-baru ini dari Universitas Metropolitan Osaka mengkonfirmasi kesenjangan kinerja ini tetap ada. Setelah meninjau 83 studi, para peneliti menemukan bahwa sementara AI generatif setara dengan non-spesialis, itu tertinggal 15,8% di belakang pakar manusia.
Seperti yang dicatat oleh satu dokter dalam penelitian ini,”Penelitian ini menunjukkan bahwa kemampuan diagnostik AI generatif sebanding dengan dokter non-spesialis.”Studi ini juga memperingatkan bahwa 76% dari makalah yang dianalisisnya memiliki risiko bias yang tinggi, seringkali karena data pelatihan yang buram.
Firewall manusia: peraturan, pertanggungjawaban, dan batas-batas otonomi
bahkan jika AI dapat mencapai akurasi yang sempurna, itu akan menghadapi dinding dari a Wall of a Wall of a Wall of a Wall of a Wall of a Wall of a Wall of a Wall of A Wall of A Wall of a Regulatory. FDA mempertahankan standar persetujuan yang jauh lebih tinggi untuk AI yang sepenuhnya otonom dibandingkan dengan BANTULAN-INTELLIGENCE-INDELLIGENCE. Ini untuk mencegah cacat perangkat lunak tunggal dari melukai ribuan pasien sekaligus.
Memenuhi standar ini sangat sulit. Misalnya, IDX-DR, salah satu dari sedikit alat otonom yang dibersihkan oleh FDA, dilengkapi dengan pagar ketat: Ini hanya dapat digunakan pada orang dewasa dengan kualitas gambar tertentu dan tidak ada diagnosis penyakit sebelumnya.
Jika ada kondisi yang suboptimal, perangkat lunak harus dibatalkan dan merujuk kasus lain kepada profesional manusia.
p> p> p> malprake. Perusahaan asuransi, waspada terhadap pembayaran bencana dari algoritma yang salah, semakin menulis ‘claues‘ claues ‘_ _ _ _ _ blank‘ ‘claues‘ claues ‘_ _ _
Ini memaksa rumah sakit untuk mengandalkan dokter berlisensi untuk mengambil tanggung jawab tertinggi untuk diagnosis, menjaga manusia yang bertanggung jawab.
Tanpa jalur yang jelas melalui ladang ranjau hukum dan keuangan ini, peran AI tetap bantu dengan kuat. Sebagai seorang analis dari menandakan catatan penelitian, model kepercayaan dan penggantian terus membatasi adopsi otonom.
Lebih dari sekadar piksel: paradoks permintaan yang digerakkan oleh AI
Faktor kritis ketiga adalah ruang lingkup sebenarnya dari pekerjaan radiologis. Interpretasi gambar hanyalah satu bagian dari peran mereka. Sebuah studi tahun 2012 menemukan bahwa Diagnostik menyumbang hanya 36% dari waktu mereka , dengan sisanya yang didedikasikan untuk konsultasi pasien, pengawasan pepatah, dan mengajar. Sebaliknya, itu dapat memicu Jevons paradoks , di mana membuat layanan lebih murah dan lebih cepat meningkat. bisa membuat ahli radiologi lebih sibuk dari sebelumnya.
Dinamika ini sudah dibahas dalam komunitas medis, dengan beberapa ahli radiologi viewing AI as a ‘double-edged sword’ that could either alleviate or exacerbate burnout depending on its implementation.
The Foundational Hurdle: Data Privacy and Public Trust
Underpinning all these challenges is the unresolved ethical dilemma of patient data. Pelatihan AI medis yang efektif membutuhkan kumpulan data yang luas, yang menimbulkan kekhawatiran privasi yang mendalam.
Kontroversi baru-baru ini mengenai model NHS’Foresight’Inggris, dilatih pada 57 juta catatan pasien, adalah kasus yang ada.
Para ahli dan privasi mengingatkan bahwa bahkan”de-identified”data yang diketahui. Data yang persisten. As one privacy advocate from medConfidential argued, “this covid-only AI almost certainly has patient data embedded in it, which cannot be let out of the lab.”
This sentiment is echoed by researchers who stress that “people usually want to keep control over their data and they want to know where it’s going.”
Building public trust is as critical as demonstrating clinical efficacy. Seperti yang dinyatakan NHS England Vin Diwakar,”AI memiliki potensi untuk mengubah cara kita mencegah dan mengobati penyakit, terutama ketika dilatih pada kumpulan data besar,”tetapi jalan untuk menggunakan data itu penuh dengan tanggung jawab etis.
Meskipun ada rintangan, teknologi ini melanjutkan kemajuan etisnya. CEO Microsoft AI, Mustafa Suleyman, memuji sistem Mai-DXO perusahaannya sebagai”Microsoft telah mengambil‘ langkah asli menuju pengawasan medis.”
. Seperti yang dikatakan oleh Profesor Savannah dari University of Washington, “Tidak ada yang Anda gunakan [AI], atau tidak, tetapi bagaimana Anda menggunakannya? Bagaimana Anda menggunakannya dengan tepat dan aman?”
Kasus Radiologi Menunjukkan bahwa untuk penurunan yang kompleks dan tidak ada yang beruntung-Peran AI yang berevolusi.