Prawie dekadę po tym, jak Geoffrey Hinton stwierdził, że powinniśmy przestać szkolić radiologów, są oni zajęci jak nigdy.

Jednym z powodów jest to, że systemy AI często radzą sobie gorzej w rzeczywistych warunkach klinicznych niż w formalnych testach. Wydaje się więc, że modele AI są "tak dobre jak" radiolodzy w przeglądaniu obrazów, ale w rzeczywistości tak nie jest.

Ale innym powodem jest to, że radiolodzy robią znacznie więcej niż tylko interpretacja pojedynczych obrazów. Więc nawet jeśli mielibyśmy modele AI, które mogłyby to robić bezbłędnie, to mogłoby to po prostu oznaczać, że radiolodzy spędzają więcej czasu na innych częściach swojej pracy.

Plus! Kiedy interpretacja obrazów staje się dramatycznie szybsza i tańsza, lekarze zlecają więcej skanów i testów. Więc nawet jeśli AI sprawia, że radiolodzy stają się dramatycznie bardziej efektywni, to niekoniecznie oznacza, że będzie potrzebnych mniej radiologów.

@ckk81 Ale ogólnie rzecz biorąc, to zależy od tego, jakie pytanie zadajesz. Jeśli w przyszłości ma istnieć zawód zwany "radiologiem", który będzie wymagał w dużej mierze tej samej wiedzy i szkolenia, byłoby głupotą przestać szkolić radiologów, ponieważ dokładne zadania, które wykonują, będą się zmieniać.