Ще замести ли изкуственият интелект рентгенолозите?

Всеки път, когато нов модел на изкуствен интелект получи ярък демо, отново се появява същото безпокойство - дали изкуственият интелект ще замени рентгенолозите. Това е основателно безпокойство. Радиологията е пренаселена с изображения, пренаселена с шаблони, а компютрите обичат шаблоните така, както малките деца обичат бутоните.

Ето по-ясния отговор: Изкуственият интелект вече променя радиологията, бързо... и най-вече преобразува формата на работата, а не я заличава. Някои задачи ще се свият. Няколко работни процеса ще се обърнат. Рентгенологът, който никога не се адаптира, може да бъде отстранен. Но пълното заместване, в сложната реалност на клиничните грижи, е съвсем различно нещо.

Статии, които може да ви харесат след тази:

🔗 Ще замести ли изкуственият интелект лекарите: бъдещето на медицината
Реалистичен поглед върху ролята на изкуствения интелект в съвременната медицинска практика.

🔗 Как изкуственият интелект помага на земеделието
Начини, по които изкуственият интелект подобрява добивите, планирането и вземането на решения в селското стопанство.

🔗 Защо изкуственият интелект е вреден за обществото
Рискове като пристрастия, загуба на работа, наблюдение и дезинформация вредят.

🔗 Как изкуственият интелект открива аномалии
Как моделите сигнализират за необичайно поведение в данните и системите.

Пряката проверка на реалността: какво прави изкуственият интелект в момента ✅

Изкуственият интелект в радиологията днес е силен предимно в тесни задачи:

• Маркиране на спешни открития, така че страшните проучвания да прескочат опашката (триаж) 🚨

• Откриване на „известни модели“ като възли, кръвоизливи, фрактури, емболи и др.

• Измерване на неща, които хората могат да измерят, но мразят да измерват (обеми, размери, промяна във времето) 📏

• Подпомагане на програмите за скрининг за справяне с обема на работа, без да се претоварват хората

И това не е просто шум: регулираният, клиничен радиологичен изкуствен интелект вече заема голяма част от клиничния пейзаж на устройствата с изкуствен интелект . Един преглед на таксономията от 2025 г. на медицински устройства с изкуствен интелект/машинно обучение, одобрени от FDA (обхващащ разрешенията, изброени от FDA към 20 декември 2024 г. ), установи, че повечето устройства приемат изображения като входни данни, а радиологията е водещият панел за преглед за мнозинството. Това е важен показател за това къде „клиничният изкуствен интелект“ се озовава първо. [1]

Но „полезно“ не е същото като „автономно заместване на лекар“. Различна забрана, различен риск, различна отговорност…

Защо „заместването“ е грешният ментален модел през повечето време 🧠

Радиологията не е просто „виж пикселите, назови болестта“.

На практика рентгенолозите правят неща като:

• Вземане на решение дали клиничният въпрос изобщо съответства на наредения изпит

• Претегляне на предишни случаи, история на операциите, артефакти и нестандартни случаи

• Обаждане на лекаря, който го е насочвал, за да се изясни какво всъщност се случва

• Препоръчване на следващи стъпки, а не просто етикетиране на констатация

• Поемане на медицинско-правна отговорност за доклада

Ето една бърза сцена от типа „звучи скучно, нали?“:

02:07 е. КТ на главата. Артефакт от движение. Анамнезата показва „замаяност“, медицинската бележка казва „падане“, а списъкът с антикоагуланти казва „ох-ох“.
Работата не е „точково кървене на пиксели“. Работата е триаж + контекст + риск + яснота за следващата стъпка.

Ето защо най-често срещаният резултат при клиничното внедряване е: изкуственият интелект подкрепя рентгенолозите, вместо да ги унищожава.

И множество радиологични общества са изрично заявили своята категоричност относно човешкия слой: етично изявление на множество общества (ACR/ESR/RSNA/SIIM и други) очертава изкуствения интелект като нещо, което рентгенолозите трябва да управляват отговорно - включително реалността, че рентгенолозите остават в крайна сметка отговорни за грижите за пациентите в работен процес, поддържан от изкуствен интелект. [2]

Какво прави една версия на изкуствен интелект за радиология добра? 🔍

Ако оценявате система с изкуствен интелект (или решавате дали да ѝ се доверите), „добрата версия“ не е тази с най-готината демонстрация. Това е тази, която оцелява при контакт с клиничната реалност.

Един добър инструмент за изкуствен интелект в радиологията обикновено има:

• Ясен обхват - прави едно нещо добре (или точно определен набор от неща)

• Силна валидация - тествана на различни места, скенери, популации

• Съвместимост с работния процес - интегрира се в PACS/RIS, без да прави всички нещастни

• Нисък шум - по-малко нежелани сигнали и фалшиви положителни резултати (или ще ги игнорирате)

• Обяснимост, която помага - не е перфектна прозрачност, но е достатъчна за проверка

• Управление - наблюдение за отклонения, неуспехи, неочаквани отклонения

• Отговорност - яснота относно това кой подписва, кой е отговорен за грешките, кой ескалира

Също така: „одобрено е от FDA“ (или еквивалент) е смислен сигнал, но не е гаранция за отказ. Дори собственият списък на FDA с устройства с изкуствен интелект е представен като ресурс за прозрачност , който не е изчерпателен , а методът му на включване зависи отчасти от това как устройствата описват изкуствения интелект в публични материали. В превод: все още се нуждаете от локална оценка и текущо наблюдение. [3]

Това звучи скучно... а скучното е добре в медицината. Скучното е безопасно 😬

Сравнителна таблица: често срещани опции за изкуствен интелект, с които рентгенолозите всъщност се сблъскват 📊

Цените често са базирани на оферти, така че запазвам тази част неясна за пазара (защото е склонна да бъде).

Признание за странност при форматирането: „Цената“ остава неясна, защото доставчиците обичат неясните цени. Това не е моето бягство, такъв е пазарът 😅

Където изкуственият интелект може да превъзхожда средностатистическия човек в тесни улички 🏁

Изкуственият интелект блести най-добре, когато задачата е:

• Силно повтарящи се

• Стабилен по модел

• Добре представен в данните за обучение

• Лесно се оценява спрямо референтен стандарт

В някои работни процеси, свързани със скрининг, изкуственият интелект може да действа като много постоянен допълнителен комплект очи. Например, голяма ретроспективна оценка на система за скрининг на гърди с изкуствен интелект съобщава за по-добра средна производителност при сравнение на четец (чрез AUC в едно проучване на четец) и дори симулирано намаляване на натоварването в система за двойно четене в британски стил. Това е победата в „тясната лента“: последователна работа с модели в голям мащаб. [4]

Но отново... това е помощ при работния процес, а не „ИИ замества рентгенолога, който отговаря за резултата“.

Където ИИ все още се затруднява (и това не е малко нещо) ⚠️

Изкуственият интелект може да бъде впечатляващ и въпреки това да се проваля по начини, които са клинично значими. Често срещани проблеми:

• Случаи, в които лекарството е изчерпано : редки заболявания, необичайна анатомия, следоперативни особености

• Слепота за контекста : резултатите от образната диагностика без „историята“ могат да бъдат подвеждащи

• Чувствителност към артефакти : движение, метал, странни настройки на скенера, синхронизация на контраста... забавни неща

• Фалшиви положителни резултати : един лош ден с изкуствен интелект може да създаде допълнителна работа, вместо да спести време

• Тихи провали : опасният вид - когато нещо пропусне тихо

• Дрейф на данните : производителността се променя, когато протоколите, машините или популациите се променят

Последното не е теоретично. Дори високопроизводителните модели на изображения могат да се отклоняват, когато начинът, по който се получават изображенията, се промени (смяна на хардуера на скенера, актуализации на софтуера, промени в реконструкцията), и това отклонение може да промени клинично значимата чувствителност/специфичност по начини, които са от значение за вредата. Ето защо „мониторинг в производството“ не е модна дума - това е изискване за безопасност. [5]

Също така - и това е от огромно значение - клиничната отговорност не мигрира към алгоритъма . На много места рентгенологът остава отговорният подписващ, което ограничава доколко реалистично можете да бъдете ненамесени. [2]

Работата на рентгенолога, която расте, а не се свива 🌱

В обратна посока, изкуственият интелект може да направи радиологията по-„подобна на лекар“, а не по-малко.

С разширяването на автоматизацията, рентгенолозите често прекарват повече време в:

• Тежки случаи и пациенти с множество проблеми (тези, които ИИ мрази)

• Протоколиране, целесъобразност и проектиране на пътеки

• Обяснение на откритията на клиницисти, туморни съвети и понякога на пациенти 🗣️

• Интервенционална радиология и процедури с образно насочване (много неавтоматизирани)

• Лидерство по качеството: наблюдение на производителността на ИИ, изграждане на безопасно внедряване

Съществува и „мета“ ролята: някой трябва да контролира машините. Малко е като автопилот - все още искате пилоти. Може би леко погрешна метафора... но разбирате.

Изкуственият интелект замества рентгенолозите: точният отговор 🤷♀️🤷♂️

• В краткосрочен план: замества части от работата (измервания, триаж, някои модели на втори преглед) и променя нуждите от персонал в периферията.

• В дългосрочен план: това би могло значително да автоматизира определени работни процеси за скрининг, но все пак се нуждае от човешки надзор и ескалация в повечето здравни системи.

• Най-вероятният резултат: рентгенолозите + ИИ се представят по-добре от всеки от тях самостоятелно, а работата се измества към надзор, комуникация и вземане на сложни решения.

Ако сте студент по медицина или младши лекар: как да се подготвите за бъдещето (без паника) 🧩

Няколко практични стъпки, които ще ви помогнат, дори и да не сте „запознати с технологиите“:

• Научете как изкуственият интелект се проваля (пристрастия, отклонение, фалшиви положителни резултати) - това е клиничната грамотност сега [5]

• Запознайте се с основите на работния процес и информатиката (PACS, структурирано отчитане, QA)

• Развийте силни комуникативни навици - човешкият слой става по-ценен

• Ако е възможно, присъединете се към група за оценка или управление на ИИ във вашата болница.

• Фокус върху области с висок контекст + процедури (инфрачервена диагностика, сложна неврология, онкологична образна диагностика)

И да, бъдете човекът, който може да каже: „Този ​​модел е полезен тук, опасен там и ето как го наблюдаваме.“ Този човек става трудно заменяем.

Заключение + бърз преглед 🧠✨

Изкуственият интелект напълно ще промени радиологията и преструването, че не е така, е начин да се справим. Но разказът „радиолозите са обречени“ е предимно кликбейт с лабораторна престилка.

Бързо снимане

• Изкуственият интелект вече се използва за триаж, подкрепа при откриване и помощ при измерване.

• Чудесен е за тесни, повтарящи се задачи - и нестабилен с рядка, висококонтекстуална клинична реалност.

• Рентгенолозите правят повече от това да откриват модели - те контекстуализират, комуникират и носят отговорност.

• Най-реалистичното бъдеще е „рентгенолози, които използват ИИ“, които да заменят „рентгенолозите, които го отказват“, а не ИИ да замени професията изцяло. 😬🩻

Референции

1. Singh R. et al., npj Digital Medicine (2025) - Преглед на таксономията, обхващащ 1016 разрешения за медицински устройства с изкуствен интелект/машинно обучение, разрешени от FDA (както са изброени до 20 декември 2024 г.), като се подчертава колко често медицинският изкуствен интелект разчита на образни данни и колко често радиологията е водещият панел за преглед. прочетете повече

2. Многосдружествено изявление, организирано от ESR - Междусдружествена етична рамка за ИИ в радиологията, с акцент върху управлението, отговорното внедряване и продължаващата отчетност на клиницистите в рамките на работните процеси, поддържани от ИИ. Прочетете повече

3. Страница на FDA на САЩ за медицински изделия с изкуствен интелект - Списък за прозрачност на FDA и методологични бележки за медицински изделия с изкуствен интелект, включително предупреждения относно обхвата и начина на определяне на включването. Прочетете повече

4. McKinney SM et al., Nature (2020) - Международна оценка на система с изкуствен интелект за скрининг на рак на гърдата, включително анализ на сравнение между четеци и симулации на въздействието на работното натоварване в система за двойно четене. прочетете повече

5. Roschewitz M. et al., Nature Communications (2023) - Изследване на отклонението в производителността при промяна на придобиването в класификацията на медицински изображения, илюстриращо защо мониторингът и корекцията на отклонението са важни при внедрения изкуствен интелект за изображения. Прочетете повече

Намерете най-новия изкуствен интелект в официалния магазин за асистенти с изкуствен интелект

За нас