Casi una década después de que Geoffrey Hinton afirmara que deberíamos dejar de formar radiólogos, ellos están más ocupados que nunca.

Una razón es que los sistemas de IA a menudo tienen un rendimiento peor en entornos clínicos del mundo real que en los benchmarks formales. Así que parece que los modelos de IA son "tan buenos como" los radiólogos al revisar imágenes, pero en realidad no lo son.

Pero la otra razón es que los radiólogos hacen mucho más que solo interpretar imágenes individuales. Así que, incluso si tuviéramos modelos de IA que pudieran hacer esto a la perfección, eso podría significar que los radiólogos pasan más tiempo haciendo otras partes de su trabajo.

¡Además! Cuando la interpretación de imágenes se vuelve drásticamente más rápida y económica, los médicos piden más escaneos y pruebas. Así que, incluso si la IA hace que los radiólogos sean drásticamente más eficientes, eso no significa necesariamente que se necesitarán menos radiólogos.

@ckk81 Pero, en términos más generales, depende de qué pregunta estés haciendo. Si va a haber un trabajo futuro llamado "radiólogo" que requiera en gran medida el mismo conocimiento y formación, sería una tontería dejar de formar radiólogos porque las tareas exactas que realizan van a cambiar.