Casi una década después de que Geoffrey Hinton afirmara que deberíamos dejar de capacitar a los radiólogos, están tan ocupados como siempre.

Una razón es que los sistemas de IA con frecuencia funcionan peor en entornos clínicos del mundo real que en puntos de referencia formales. Así que parece que los modelos de IA son "tan buenos como" los radiólogos para revisar imágenes, pero en realidad no lo son.

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

¡Más! Cuando la interpretación de imágenes se vuelve mucho más rápida y barata, los médicos solicitan más exploraciones y pruebas. Entonces, incluso si la IA hace que los radiólogos sean mucho más eficientes, eso no significa necesariamente que se necesitarán menos radiólogos.

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