Në vitin 2016, pionieri i AI Geoffrey Hinton bëri një parashikim të guximshëm , duke deklaruar se”njerëzit duhet të ndalojnë tani radiologët e stërvitjes”. Ishte një moment ujëmbledhës që dukej të paralajmëronte fundin e një specialiteti mjekësor. Megjithatë, gati një dekadë më vonë, realiteti në terren tregon një histori të ndryshme-të paktën deri më tani.
Kërkesa për radiologë njerëzorë po lulëzon. Në vitin 2025, programet e qëndrimit ofruan një numër rekord pozicionesh, dhe
Kjo brishtë është e dokumentuar mirë. Saktësia e një AI mund të bjerë deri në 20 pikë përqindje kur testohet në të dhëna nga një spital i ri. Institucioni i vetëm . Kjo mungesë e kontekstit të botës reale mund të çojë në gabime absurde, të tilla si një model që keqidentifikon në mënyrë të përsëritur prodhimet kirurgjikale si hemorragjitë e trurit.
Ky nuk është një problem i ri. Në vitet 1990, sistemet e hershme të ndihmës kompjuterike (CAD) për mamografitë u adoptuan gjerësisht pasi të pranojnë miratimin e FDA në 1998 dhe reimbursment të mediave në 2001. 2010, ato u përdorën në gati tre të katërtat e të gjitha shfaqjeve. Në praktikë, megjithatë, ata dështuan në mënyrë spektakolare. A gjeti se klinikat e ndihmuar nga CAD-in e kryer 20% më shumë biopsitë pa u zbuluar asnjë më shumë kancer. shtyu shumë në makinë. Një provë klinike e vitit 2004 zbuloi se kur udhëzohej nga CAD, specialistët identifikuan mezi gjysmën e keqdashjes, ndërsa bashkëmoshatarët e tyre të paanshëm kapën 68%. Përvoja e bëri që Medicare të tërhiqte një rimbursim shtesë për CAD në vitin 2018, një mësim historik që afrohet gjatë AI-së më të përparuar të sotme. Pas rishikimit të 83 studimeve, studiuesit zbuluan se ndërsa AI gjeneruese është në të njëjtën kohë me jo-specialistët, ajo mbetet 15.8% pas ekspertëve njerëzorë. Studimi gjithashtu paralajmëroi se 76% e letrave që ai analizoi kishin një rrezik të lartë të paragjykimit, shpesh për shkak të të dhënave të trajnimit të errët. FDA mban një standard shumë më të lartë të miratimit për AI plotësisht autonome në krahasim me
Takimi i këtij standardi është tepër i vështirë. Për shembull, IDX-DR, një nga disa mjete autonome të pastruara nga FDA, vjen me roje të rrepta: mund të përdoret vetëm tek të rriturit me cilësi specifike të figurës dhe pa diagnozë paraprake të sëmundjes. Siguruesit, të kujdesshëm të pagesave katastrofike nga një algoritëm i gabuar, po shkruajnë gjithnjë e më shumë ‘AI ABSOLUTUSUSION’Clauses Into Politetet e tyre . Kjo i detyron spitalet të mbështeten te një mjek i licencuar të marrë përgjegjësinë përfundimtare për një diagnozë, duke e mbajtur në mënyrë të ngarkuar njeriun. Si një analist nga shënimet e kërkimit, modelet e besimit dhe rimbursimit vazhdojnë të kufizojnë adoptimin autonome. Interpretimi i imazhit është vetëm një pjesë e rolit të tyre. Një studim i vitit 2012 zbuloi se Diagnostifikimi i llogaritur vetëm 36% të kohës së tyre , me pjesën tjetër kushtuar konsultimeve të pacientëve, mbikëqyrjes procedurale dhe mësimit. Në vend të kësaj, mund të shkaktojë një Jevons paradoks , ku duke bërë një shërbim më të lirë dhe më shpejt rrit në mënyrë dramatike kërkesën. AI mund t’i bëjë radiologët më të ngarkuar se kurrë. Kjo dinamikë tashmë po diskutohet brenda komunitetit mjekësor, me disa radiologë duke parë AI si një shpatë me dy tehe ’ që mund të lehtësojë ose përkeqësojë djegien e djegies në varësi të zbatimit të saj. Trajnimi i AI-së efektive mjekësore kërkon të dhëna të mëdha, të cilat ngre shqetësime të thella të intimitetit. Siç argumentoi një avokat i intimitetit nga MedConfidential,”Ky AI i vetëm me sigurisht ka të dhëna të pacientëve të ngulitur në të, të cilat nuk mund të lejohen nga laboratori.” Ky ndjenjë i bën jehonë nga studiuesit që theksojnë se”njerëzit zakonisht duan të mbajnë kontrollin mbi të dhënat e tyre dhe ata duan të dinë se ku po shkon.”Siç deklaroi Vin Diwakar i NHS në Angli,”AI ka potencialin të ndryshojë mënyrën se si ne parandalojmë dhe trajtojmë sëmundjet, veçanërisht kur trajnohemi në të dhëna të mëdha”, por rruga për të përdorur ato të dhëna është e mbushur me përgjegjësi etike. Drejtori i Përgjithshëm i Microsoft AI, Mustafa Suleyman, përshëndeti sistemin MAI-DXO të kompanisë së tij si”Microsoft ka ndërmarrë një hap të mirëfilltë drejt mbikëqyrjes mjekësore.”Siç e thotë profesori Savannah Partridge i Universitetit të Uashingtonit,”A nuk është e përdorni [ai], apo jo, por si e përdorni? Si e përdorni atë në mënyrë të duhur dhe të sigurt?”
