Téměř deset let poté, co Geoffrey Hinton prohlásil, že bychom měli přestat školit radiology, jsou zaneprázdněni jako dříve.

Jedním z důvodů je, že systémy umělé inteligence často fungují hůře v reálném klinickém prostředí než ve formálních srovnávacích testech. Zdá se tedy, že modely umělé inteligence jsou "stejně dobré" jako radiologové v recenzování snímků, ale ve skutečnosti tomu tak není.

Dalším důvodem je však to, že radiologové dělají mnohem víc než jen interpretaci jednotlivých snímků. Takže i kdybychom měli modely umělé inteligence, které by to dokázaly bezchybně, mohlo by to znamenat, že radiologové tráví více času jinými částmi své práce.

Plus! Když se interpretace obrázků dramaticky zrychluje a zlevňuje, lékaři objednávají další skeny a testy. Takže i když umělá inteligence výrazně zvýší efektivitu radiologů, nemusí to nutně znamenat, že bude potřeba méně radiologů.

@ckk81 Ale v širším měřítku záleží na tom, na jakou otázku se ptáte. Pokud má v budoucnu existovat práce zvaná "radiolog", která vyžaduje do značné míry stejné znalosti a školení, bylo by hloupé přestat školit radiology, protože přesné úkoly, které vykonávají, se změní.