Năm 2016, AI Pioneer Geoffrey Hinton Đó là một khoảnh khắc đầu nguồn dường như báo trước sự kết thúc của một chuyên khoa y tế. Tuy nhiên, gần một thập kỷ sau, thực tế trên mặt đất kể một câu chuyện khác-ít nhất là cho đến nay. Năm 2025, các chương trình cư trú đã cung cấp một số vị trí kỷ lục và . Sự thiếu bối cảnh trong thế giới thực này có thể dẫn đến các lỗi vô lý, chẳng hạn như một mô hình liên tục xác định sai các mặt hàng chủ lực phẫu thuật là xuất huyết não.
Đây không phải là một vấn đề mới. Vào những năm 1990, Năm 2010, chúng được sử dụng trong gần ba phần tư của tất cả các buổi chiếu. Trong thực tế, tuy nhiên, họ đã thất bại một cách ngoạn mục. A hoãn lại quá nhiều cho máy. Một thử nghiệm lâm sàng năm 2004 cho thấy rằng khi được hướng dẫn bởi CAD, các chuyên gia đã xác định chỉ một nửa số ác tính, trong khi các đồng nghiệp không được trả tiền của họ bắt được 68%. Trải nghiệm đã khiến Medicare rút thêm khoản bồi hoàn cho CAD vào năm 2018, một bài học lịch sử hiện ra ngày hôm nay, AI tiến bộ hơn. Sau khi xem xét 83 nghiên cứu, các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng trong khi AI thế hệ ngang hàng với những người không phải là chuyên gia, thì nó tụt lại 15,8% so với các chuyên gia của con người. Nghiên cứu cũng cảnh báo rằng 76% các bài báo mà nó phân tích có nguy cơ sai lệch cao, thường là do dữ liệu đào tạo mờ đục. FDA duy trì một tiêu chuẩn phê duyệt cao hơn nhiều cho AI tự trị hoàn toàn so với Điều này buộc các bệnh viện phải dựa vào một bác sĩ được cấp phép phải chịu trách nhiệm cuối cùng đối với chẩn đoán, giữ cho con người chịu trách nhiệm. Là một nhà phân tích từ các ghi chú nghiên cứu biểu thị, các mô hình tin cậy và bồi hoàn tiếp tục hạn chế việc áp dụng tự trị. Giải thích hình ảnh chỉ là một phần trong vai trò của họ. Một nghiên cứu năm 2012 cho thấy Chẩn đoán chỉ chiếm 36% thời gian của họ Thay vào đó, nó có thể kích hoạt A Jevons Paradox , trong đó việc làm cho sv-spors AI có thể khiến các bác sĩ X quang bận rộn hơn bao giờ hết.
Động lực này đã được thảo luận trong cộng đồng y tế, với một số bác sĩ X quang Xem AI như một thanh kiếm hai lưỡi, có thể làm giảm bớt hoặc làm trầm trọng thêm sự kiệt sức tùy thuộc vào việc thực hiện của nó. Đào tạo AI y tế hiệu quả đòi hỏi các bộ dữ liệu rộng lớn, làm tăng các mối quan tâm về quyền riêng tư sâu sắc. Như một người ủng hộ quyền riêng tư từ Medconfidial lập luận, AI chỉ có một số tiền này gần như chắc chắn có dữ liệu bệnh nhân được nhúng trong đó, điều này không thể thoát khỏi phòng thí nghiệm.”Như NHS England Vin Vin Diwakar đã tuyên bố, AI AI có khả năng thay đổi cách chúng tôi ngăn ngừa và điều trị các bệnh, đặc biệt là khi được đào tạo trên các bộ dữ liệu lớn”, nhưng con đường sử dụng dữ liệu đó đầy trách nhiệm về đạo đức. Giám đốc điều hành của Microsoft AI, Mustafa Suleyman, đã ca ngợi hệ thống của công ty Mai Mai-dxo khi là Microsoft Microsoft đã thực hiện một bước chân chính hãng đối với các giám thị y tế.”Giáo sư Savannah Partridge thuộc Đại học Washington đã nói một cách khéo léo, thì nó không sử dụng [AI], hay bạn không, nhưng bạn sử dụng nó như thế nào? Làm thế nào để bạn sử dụng nó một cách thích hợp và an toàn?”
