Hoće li umjetna inteligencija zamijeniti radiologe?

Svaki put kad novi model umjetne inteligencije dobije blještavu demonstraciju, ponovno se pojavljuje ista zabrinutost - hoće li umjetna inteligencija zamijeniti radiologe. To je opravdana briga. Radiologija je prepuna slika, prepuna uzoraka, a računala vole uzorke na način na koji mala djeca vole gumbe.

Evo jasnijeg odgovora: Umjetna inteligencija već brzo mijenja radiologiju... i uglavnom preoblikuje oblik posla, a ne briše ga. Neki će se zadaci smanjiti. Neki će se tijekovi rada preokrenuti. Radiolog koji se nikada ne prilagodi mogao bi biti marginaliziran. No, potpuna zamjena, unatoč složenoj stvarnosti kliničke skrbi, druga je zvijer.

Članci koje biste možda željeli pročitati nakon ovog:

🔗 Hoće li umjetna inteligencija zamijeniti liječnike: budućnost medicine
Realističan pogled na ulogu umjetne inteligencije u modernoj medicinskoj praksi.

🔗 Kako umjetna inteligencija pomaže poljoprivredi
Načini na koje umjetna inteligencija poboljšava prinose, planiranje i donošenje odluka na poljoprivredi.

🔗 Zašto je umjetna inteligencija loša za društvo
Rizici poput pristranosti, gubitka posla, nadzora i dezinformacija štete.

🔗 Kako umjetna inteligencija otkriva anomalije
Kako modeli označavaju neobično ponašanje u podacima i sustavima.

Oštra provjera stvarnosti: što umjetna inteligencija radi upravo sada ✅

Umjetna inteligencija u radiologiji danas je uglavnom jaka u uskim poslovima:

• Označavanje hitnih nalaza kako bi zastrašujuće studije preskočile red (trijaža) 🚨

• Pronalaženje „poznatih obrazaca“ poput čvorova, krvarenja, prijeloma, embolija itd.

• Mjerenje stvari koje ljudi mogu mjeriti, ali mrze mjeriti (volumeni, veličine, promjene tijekom vremena) 📏

• Pomaganje programima probira u upravljanju količinom podataka bez iscrpljivanja ljudi

I nije riječ samo o popularnosti: regulirana umjetna inteligencija za kliničku radiologiju već čini veliki dio kliničkog krajolika uređaja s umjetnom inteligencijom . Jedan pregled taksonomije medicinskih uređaja s umjetnom inteligencijom/strojnim učenjem koje je odobrila FDA iz 2025. (koji pokriva odobrenja koja je FDA navela 20. prosinca 2024. ) otkrio je da većina uređaja uzima slike kao ulaz, a radiologija je bila glavni panel za pregled za većinu. To je veliki pokazatelj gdje se „klinička umjetna inteligencija“ prvo pojavljuje. [1]

Ali „korisno“ nije isto što i „autonomna zamjena liječnika“. Drugačija odvjetnička opreza, drugačiji rizik, drugačija odgovornost…

Zašto je "zamjena" većinu vremena pogrešan mentalni model 🧠

Radiologija nije samo "gledaj piksele, imenuj bolest".

U praksi, radiolozi rade stvari poput:

• Odlučivanje odgovara li kliničko pitanje uopće naručenom pregledu

• Vaganje prethodnih operacija, povijesti operacija, artefakata i nepredvidljivih rubnih slučajeva

• Pozivanje liječnika koji je uputio pacijenta kako bi se razjasnilo što se zapravo događa

• Preporuka sljedećih koraka, ne samo označavanje nalaza

• Preuzimanje medicinsko-pravne odgovornosti za izvješće

Evo kratke scene tipa "zvuči dosadno, je li sve":

02:07 je. CT glave. Artefakt kretanja. Anamneza kaže "vrtoglavica", bilješka medicinske sestre kaže "pad", a popis antikoagulansa kaže "uh-oh".
Posao nije "točkasto krvarenje piksela". Posao je trijaža + kontekst + rizik + jasnoća sljedećeg koraka.

Zato je najčešći ishod u kliničkoj primjeni: umjetna inteligencija podržava radiologe umjesto da ih eliminira.

I više radioloških društava eksplicitno je izrazilo mišljenje o ljudskom sloju: izjava o etici više društava (ACR/ESR/RSNA/SIIM i druga) definira umjetnu inteligenciju kao nešto čime radiolozi moraju odgovorno upravljati - uključujući i činjenicu da radiolozi u konačnici ostaju odgovorni za skrb o pacijentima u tijeku rada koji podržava umjetna inteligencija. [2]

Što čini dobru verziju umjetne inteligencije za radiologiju? 🔍

Ako prosuđujete AI sustav (ili odlučujete hoćete li mu vjerovati), „dobra verzija“ nije ona s najkul demo verzijom. To je ona koja preživi kontakt s kliničkom stvarnošću.

Dobar alat za umjetnu inteligenciju u radiologiji obično ima:

• Jasan opseg - dobro obavlja jednu stvar (ili dobro definiran skup stvari)

• Snažna validacija - testirano na različitim lokacijama, skenerima, populacijama

• Prilagođenost tijeku rada - integrira se u PACS/RIS bez da svi budu zadovoljeni

• Niska razina buke - manje neželjenih upozorenja i lažno pozitivnih rezultata (ili ćete ih ignorirati)

• Objašnjivost koja pomaže - nije savršena transparentnost, ali je dovoljna za provjeru

• Upravljanje - praćenje odstupanja, neuspjeha, neočekivane pristranosti

• Odgovornost - jasnoća o tome tko potpisuje, tko je odgovoran za pogreške, tko eskalira

Također: „odobreno od FDA“ (ili ekvivalent) je značajan signal - ali nije sigurnosna mjera. Čak je i FDA-in vlastiti popis uređaja s umjetnom inteligencijom oblikovan kao resurs transparentnosti koji nije sveobuhvatan , a njegova metoda uključivanja djelomično ovisi o tome kako uređaji opisuju umjetnu inteligenciju u javnim materijalima. Prijevod: i dalje vam je potrebna lokalna evaluacija i kontinuirano praćenje. [3]

Ovo zvuči dosadno... a dosadno je dobro u medicini. Dosadno je sigurno 😬

Tablica usporedbe: uobičajene opcije umjetne inteligencije s kojima se radiolozi zapravo susreću 📊

Cijene se često temelje na ponudama, pa taj dio držim neodređenim u vezi s tržištem (jer obično jest).

Priznanje o neobičnosti formatiranja: „Cijena“ ostaje nejasna jer prodavači vole nejasno određivanje cijena. To nije moje izbjegavanje, takvo je tržište 😅

Gdje umjetna inteligencija može nadmašiti prosječnog čovjeka u uskim ulicama 🏁

Umjetna inteligencija najviše blista kada je zadatak:

• Vrlo repetitivno

• Stabilan uzorak

• Dobro zastupljeno u podacima za obuku

• Lako se ocjenjuje u odnosu na referentni standard

U nekim tijekovima rada u stilu probira, umjetna inteligencija može djelovati kao vrlo konzistentan dodatni par očiju. Na primjer, velika retrospektivna evaluacija sustava umjetne inteligencije za probir dojki izvijestila je o boljim prosječnim performansama usporedbe čitača (prema AUC-u u jednoj studiji čitača) i čak simuliranom smanjenju radnog opterećenja u postavci dvostrukog čitanja u britanskom stilu. To je pobjeda „uskog traka“: rad s konzistentnim obrascima, u velikom opsegu. [4]

Ali opet... ovo je pomoć u tijeku rada, a ne „umjetna inteligencija zamjenjuje radiologa koji je odgovoran za ishod“.

Gdje se umjetna inteligencija još uvijek muči (i to nije mala stvar) ⚠️

Umjetna inteligencija može biti impresivna, a ipak podbaciti na načine koji su klinički važni. Uobičajene bolne točke:

• Slučajevi izvan distribucije : rijetke bolesti, neobična anatomija, postoperativne osobitosti

• Sljepoća konteksta : nalazi snimanja bez „priče“ mogu zavarati

• Osjetljivost na artefakte : pokret, metal, neobične postavke skenera, vrijeme kontrasta… zabavne stvari

• Lažno pozitivni rezultati : jedan loš dan umjetne inteligencije može stvoriti dodatni posao umjesto uštede vremena

• Tihi neuspjesi : opasni - kada nešto tiho propusti

• Pomak podataka : performanse se mijenjaju kada se promijene protokoli, strojevi ili populacije

Ovo posljednje nije teoretsko. Čak i visokoučinkoviti modeli slika mogu se promijeniti kada se promijeni način na koji se slike prikupljaju (zamjene hardvera skenera, ažuriranja softvera, prilagodbe rekonstrukcije), a to pomicanje može promijeniti klinički značajnu osjetljivost/specifičnost na načine koji su bitni za štetu. Zato „praćenje u produkciji“ nije modna riječ - to je sigurnosni zahtjev. [5]

Također - i to je ogromno - klinička odgovornost ne prelazi na algoritam . U mnogim slučajevima radiolog ostaje odgovorni potpisnik, što ograničava koliko realno možete biti pasivni. [2]

Posao radiologa koji raste, a ne se smanjuje 🌱

U obratu, umjetna inteligencija može učiniti radiologiju više "liječničkom", a ne manje.

Kako se automatizacija širi, radiolozi često provode više vremena na:

• Teški slučajevi i pacijenti s više problema (oni koje AI mrzi)

• Protokoliranje, prikladnost i dizajn puta

• Objašnjavanje nalaza kliničarima, odborima za tumore, a ponekad i pacijentima 🗣️

• Intervencijska radiologija i postupci vođeni slikom (vrlo neautomatizirani)

• Kvalitetno vodstvo: praćenje performansi umjetne inteligencije, izgradnja sigurne primjene

Tu je i „meta“ uloga: netko mora nadzirati strojeve. To je pomalo kao autopilot - i dalje želite pilote. Možda malo pogrešna metafora... ali shvaćate.

Umjetna inteligencija zamjenjuje radiologe: izravan odgovor 🤷♀️🤷♂️

• Kratkoročno: zamjenjuje dijelove posla (mjerenja, trijažu, neke obrasce drugog čitača) i mijenja potrebe za osobljem na marginama.

• Dugoročno: moglo bi uvelike automatizirati određene tijekove rada probira, ali i dalje zahtijeva ljudski nadzor i eskalaciju u većini zdravstvenih sustava.

• Najvjerojatniji ishod: radiolozi + umjetna inteligencija nadmašuju bilo koju od njih samostalno, a posao se pomiče prema nadzoru, komunikaciji i složenom donošenju odluka.

Ako ste student medicine ili liječnik treće godine: kako se pripremiti za budućnost (bez panike) 🧩

Nekoliko praktičnih poteza koji pomažu, čak i ako niste "zainteresirani za tehnologiju":

• Naučite kako umjetna inteligencija zakaže (pristranost, pomak, lažno pozitivni rezultati) - to je sada klinička pismenost [5]

• Upoznajte se s osnovama tijeka rada i informatike (PACS, strukturirano izvještavanje, QA)

• Razvijte snažne komunikacijske navike - ljudski sloj postaje vrijedniji

• Ako je moguće, pridružite se grupi za evaluaciju ili upravljanje umjetnom inteligencijom u svojoj bolnici

• Fokus na područja s visokim kontekstom + postupci (IR, kompleksna neurološka dijagnostika, onkološko snimanje)

I da, budite osoba koja može reći: „Ovaj model je koristan ovdje, opasan ondje, a evo kako ga pratimo.“ Tu osobu postaje teško zamijeniti.

Zaključak + brzi pregled 🧠✨

Umjetna inteligencija će apsolutno preoblikovati radiologiju, a pretvaranje da nije tako je rješenje. Ali priča o tome da su radiolozi osuđeni na propast uglavnom je mamac za klikove u laboratorijskom ogrtaču.

Brzo snimanje

• Umjetna inteligencija se već koristi za trijažu, podršku pri otkrivanju i pomoć pri mjerenju.

• Izvrstan je u uskim, repetitivnim zadacima - i nesiguran s rijetkom, visokokontekstualnom kliničkom stvarnošću.

• Radiolozi rade više od otkrivanja obrazaca - oni kontekstualiziraju, komuniciraju i snose odgovornost.

• Najrealnija budućnost je da „radiolozi koji koriste umjetnu inteligenciju“ zamijene „radiologe koji je odbijaju“, a ne da umjetna inteligencija u potpunosti zamijeni profesiju. 😬🩻

Reference

1. Singh R. i dr., npj Digital Medicine (2025.) - Pregled taksonomije koji obuhvaća 1016 odobrenja medicinskih uređaja za umjetnu inteligenciju/strojno učenje koje je odobrila FDA (kako je navedeno do 20. prosinca 2024.), a ističe koliko se često medicinska umjetna inteligencija oslanja na slikovne ulaze i koliko je često radiologija glavni panel za pregled. pročitajte više

2. Izjava više društava koju organizira ESR - Međudruštveni etički okvir za umjetnu inteligenciju u radiologiji, s naglaskom na upravljanju, odgovornom primjeni i kontinuiranoj odgovornosti kliničara unutar tijekova rada podržanih umjetnom inteligencijom. Pročitajte više

3. Stranica američke FDA-e o medicinskim uređajima s umjetnom inteligencijom - FDA-in popis transparentnosti i metodološke bilješke za medicinske uređaje s umjetnom inteligencijom, uključujući upozorenja o opsegu i načinu određivanja uključivanja. pročitajte više

4. McKinney SM i dr., Nature (2020.) - Međunarodna evaluacija sustava umjetne inteligencije za probir raka dojke, uključujući analizu usporedbe čitača i simulacije utjecaja opterećenja u sustavu dvostrukog čitanja. Pročitajte više

5. Roschewitz M. i dr., Nature Communications (2023.) - Istraživanje o pomaku performansi pri promjeni akvizicije u klasifikaciji medicinskih slika, koje ilustrira zašto su praćenje i korekcija pomaka važni u primijenjenoj umjetnoj inteligenciji za snimanje. Pročitajte više

Pronađite najnoviju umjetnu inteligenciju u službenoj trgovini AI Assistant

O nama