Ці заменіць штучны інтэлект рэнтгенолагаў?

Кожны раз, калі новая мадэль штучнага інтэлекту атрымлівае яркую дэманстрацыю, зноў узнікае тая ж праблема — ці заменіць штучны інтэлект рэнтгенолагаў. Гэта справядлівая праблема. Радыялогія перагружаная выявамі і шаблонамі, а кампутары любяць шаблоны гэтак жа, як малыя любяць кнопкі.

Вось больш зразумелы адказ: штучны інтэлект ужо хутка змяняе радыялогію... і ў асноўным змяняе форму працы, а не сцірае яе. Некаторыя задачы скароцяцца. Некалькі працоўных працэсаў зменяцца наадварот. Рэнтгенолаг, які ніколі не адаптуецца, можа быць адхілены ад працы. Аднак поўная замена, нягледзячы на ​​складаную рэальнасць клінічнай дапамогі, — гэта зусім іншая справа.

Артыкулы, якія вам могуць спадабацца пасля гэтага:

🔗 Ці заменіць штучны інтэлект лекараў: будучыня медыцыны
Рэалістычны погляд на ролю штучнага інтэлекту ў сучаснай медыцынскай практыцы.

🔗 Як штучны інтэлект дапамагае сельскай гаспадарцы
Спосабы, якімі штучны інтэлект паляпшае ўраджайнасць, планаванне і прыняцце рашэнняў у сельскай гаспадарцы.

🔗 Чаму штучны інтэлект шкодны для грамадства
Такія рызыкі, як прадузятасць, страта працы, сачэнне і дэзінфармацыя, шкодзяць.

🔗 Як штучны інтэлект выяўляе анамаліі
Як мадэлі пазначаюць незвычайную паводзіны ў дадзеных і сістэмах.

Праверка рэальнасці: што робіць штучны інтэлект прама зараз ✅

Штучны інтэлект у радыялогіі сёння ў асноўным моцны ў вузкіх прафесіях:

• Пазначаючы тэрміновыя вынікі, каб страшныя даследаванні прайшлі без чаргі (трыяж) 🚨

• Выяўленне «вядомых заканамернасцей», такіх як вузельчыкі, крывацёкі, пераломы, эмболіі і г.д.

• Вымярэнне рэчаў, якія людзі могуць вымераць, але ненавідзяць вымяраць (аб'ёмы, памеры, змены з цягам часу) 📏

• Дапамагаем праграмам скрынінга спраўляцца з аб'ёмам заказаў, не перагружаючы людзей

І гэта не проста ажыятаж: рэгуляваны, клінічны радыялагічны штучны інтэлект ужо займае значную частку ландшафту клінічных прылад штучнага інтэлекту . Адзін агляд таксанаміі медыцынскіх прылад штучнага інтэлекту/машыннага навучання, дазволеных FDA, за 2025 год (які ахоплівае дазволы, пералічаныя FDA па стане на 20 снежня 2024 года ), паказаў, што большасць прылад прымаюць выявы ў якасці ўваходных дадзеных, і радыялогія была вядучай аглядавай групай для большасці. Гэта важны паказчык таго, дзе «клінічны штучны інтэлект» трапляе ў першую чаргу. [1]

Але «карысны» — гэта не тое ж самае, што «аўтаномная замена лекара». Іншая адвакатура, іншая рызыка, іншая адказнасць…

Чаму «замена» — гэта няправільная ментальная мадэль у большасці выпадкаў 🧠

Радыялогія — гэта не проста «паглядзі на пікселі, назаві хваробу».

На практыцы радыелагі робяць такія рэчы, як:

• Вызначэнне таго, ці адпавядае клінічнае пытанне замоўленаму экзамену

• Узважванне папярэдніх выпадкаў, гісторыі хірургічных умяшанняў, артэфактаў і выпадкаў з незвычайнымі межамі

• Званіць лекару, які накіраваў пацыента, каб удакладніць, што насамрэч адбываецца

• Рэкамендацыя наступных крокаў, а не проста маркіроўка высновы

• Узяць на сябе медыцынска-юрыдычную адказнасць за справаздачу

Вось кароткая сцэна на тэму «гучыць сумна, дык вось, усё»:

02:07. КТ галавы. Артэфакт руху. У анамнезе напісана «галавакружэнне», у запісцы медсястры — «падзенне», а ў спісе антыкаагулянтаў — «ой-ой».
Задача не ў тым, каб «выявіць кропкавыя крывацёкі». Задача ў тым, каб ацаніць трыяж + кантэкст + рызыка + яснасць наступных крокаў.

Вось чаму найбольш распаўсюджаным вынікам клінічнага ўкаранення з'яўляецца тое, што штучны інтэлект падтрымлівае радыелагаў, а не знішчае іх.

І некалькі радыялагічных таварыстваў выразна выказаліся адносна чалавечага ўзроўню: заява аб этыцы шматсупольнасных таварыстваў (ACR/ESR/RSNA/SIIM і іншыя) разглядае штучны інтэлект як нешта, чым радыелагі павінны кіраваць адказна, у тым ліку ўлічваючы той факт, што радыелагі ў канчатковым выніку нясуць адказнасць за догляд за пацыентамі ў працоўным працэсе, які падтрымліваецца штучным інтэлектам. [2]

Што робіць штучны інтэлект добрым для радыялогіі? 🔍

Калі вы ацэньваеце сістэму штучнага інтэлекту (ці вырашаеце, ці варта ёй давяраць), «добрая версія» — гэта не тая, у якой самая крутая дэманстрацыя. Гэта тая, якая выжывае ў клінічнай рэальнасці.

Добры інструмент штучнага інтэлекту ў радыялогіі, як правіла, мае:

• Зразумелая сфера прымянення — добра выконвае адну рэч (ці строга акрэслены набор рэчаў)

• Моцная праверка — пратэставана на розных сайтах, сканерах, у розных папуляцыях

• Адаптацыя да працоўнага працэсу — інтэгруецца ў PACS/RIS, не ствараючы нязручнасцей для ўсіх

• Нізкі ўзровень шуму — менш непажаданых абвестак і ілжывых спрацоўванняў (альбо вы будзеце іх ігнараваць)

• Тлумачнасць, якая дапамагае — не ідэальная празрыстасць, але дастатковая для праверкі

• Кіраванне - маніторынг зрушэнняў, збояў, нечаканых зрушэнняў

• Падсправаздачнасць — яснасць у тым, хто падпісвае, хто адказвае за памылкі, хто пераходзіць да наступстваў

Акрамя таго, «гэта ўхвалена FDA» (ці эквівалент) — гэта значны сігнал, але ён не з'яўляецца гарантыяй адсутнасці памылак. Нават уласны спіс прылад з падтрымкай штучнага інтэлекту FDA аформлены як рэсурс празрыстасці , які не з'яўляецца вычарпальным , і метад яго ўключэння часткова залежыць ад таго, як прылады апісваюць штучны інтэлект у публічных матэрыялах. Пераклад: вам усё роўна патрэбна мясцовая ацэнка і пастаянны маніторынг. [3]

Гэта гучыць сумна... а сумна — гэта добра ў медыцыне. Сумна — гэта бяспечна 😬

Параўнальная табліца: распаўсюджаныя варыянты штучнага інтэлекту, з якімі сутыкаюцца радыёлагі 📊

Цэны часта заснаваныя на цэнавых прапановах, таму я пакіну гэтую частку нявызначанай адносна рынку (бо гэта звычайна так).

Прызнанне ў асаблівасці фарматавання: «цана» застаецца расплывістай, бо прадаўцы любяць расплывістае цэнаўтварэнне. Гэта не я ўхіляюся, гэта рынак 😅

Дзе штучны інтэлект можа перасягнуць звычайнага чалавека на вузкіх паласах 🏁

Штучны інтэлект найбольш эфектыўна працуе, калі задача заключаецца ў наступным:

• Вельмі паўтаральныя

• Стабільны па шаблоне

• Добра прадстаўлены ў навучальных дадзеных

• Лёгка ацаніць у параўнанні з эталонным стандартам

У некаторых працоўных працэсах, звязаных са скрынінгам, штучны інтэлект можа дзейнічаць як вельмі паслядоўны дадатковы набор вачэй. Напрыклад, вялікая рэтраспектыўная ацэнка сістэмы скрынінга малочных залоз са штучным інтэлектам паказала больш высокую сярэднюю прадукцыйнасць параўнання чытачоў (па AUC у адным даследаванні чытачоў) і нават імітаванае зніжэнне нагрузкі ў сістэме падвойнага чытання ў брытанскім стылі. Гэта перамога «вузкай паласы»: паслядоўная праца па шаблонах у вялікіх маштабах. [4]

Але зноў жа… гэта дапамога ў працоўным працэсе, а не «штучны інтэлект замяняе рэнтгенолага, які адказвае за вынік».

Дзе штучны інтэлект усё яшчэ змагаецца (і гэта не дробязь) ⚠️

Штучны інтэлект можа быць уражлівым, але пры гэтым мець клінічнае значэнне для яго рэалізацыі. Агульныя праблемы:

• Выпадкі, калі прэпарат выйшаў з-пад кантролю : рэдкія захворванні, незвычайная анатомія, пасляаперацыйныя асаблівасці

• Кантэкстная слепата : вынікі візуалізацыі без «гісторыі» могуць уводзіць у зман

• Адчувальнасць да артэфактаў : ​​рух, метал, дзіўныя налады сканера, час кантраснасці... цікавыя рэчы

• Ілжывапазітыўныя вынікі : адзін дрэнны дзень штучнага інтэлекту можа стварыць дадатковую працу замест эканоміі часу

• Ціхія няўдачы : небяспечныя — калі нешта ціха прапускаецца

• Зрушэнне дадзеных : прадукцыйнасць змяняецца пры змене пратаколаў, машын або папуляцый

Апошняе не тэарэтычнае. Нават высокапрадукцыйныя мадэлі малюнкаў могуць змяняцца пры змене спосабу атрымання малюнкаў (замена абсталявання сканера, абнаўленне праграмнага забеспячэння, карэкціроўка рэканструкцыі), і гэта змяненне можа змяніць клінічна значную адчувальнасць/спецыфічнасць такім чынам, што гэта можа нанесці шкоду. Вось чаму «маніторынг у вытворчасці» — гэта не моднае слова, а патрабаванне бяспекі. [5]

Акрамя таго — і гэта вельмі важна — клінічная адказнасць не пераходзіць да алгарытму . У многіх выпадках рэнтгенолаг застаецца адказным падпісантам, што абмяжоўвае рэальнасць вашага ўмяшання. [2]

Праца рэнтгенолага, якая расце, а не памяншаецца 🌱

З іншага боку, штучны інтэлект можа зрабіць радыялогію больш «падобнай да лекара», а не менш.

Па меры пашырэння аўтаматызацыі рэнтгенолагі часта трацяць больш часу на:

• Цяжкія выпадкі і пацыенты з некалькімі праблемамі (тыя, якіх ненавідзіць штучны інтэлект)

• Пратаколаванне, мэтазгоднасць і распрацоўка шляхоў

• Тлумачэнне вынікаў даследавання клініцыстам, пухлінным камісіям і часам пацыентам 🗣️

• Інтэрвенцыйная радыялогія і працэдуры пад візуальным кантролем (вельмі не аўтаматызаваныя)

• Кіраўніцтва якасцю: маніторынг прадукцыйнасці штучнага інтэлекту, забеспячэнне бяспечнага ўкаранення

Ёсць яшчэ і «мета»-роля: хтосьці павінен кантраляваць машыны. Гэта трохі падобна на аўтапілот — пілоты ўсё роўна патрэбныя. Магчыма, гэта крыху недасканалая метафара... але вы разумееце.

Штучны інтэлект замяняе рэнтгенолагаў: прамы адказ 🤷♀️🤷♂️

• У бліжэйшай перспектыве: гэта замяняе асобныя часткі працы (вымярэнні, трыяж, некаторыя мадэлі паўторнага чытання) і змяняе патрэбы ў персанале на периферыі.

• У больш доўгатэрміновай перспектыве: гэта можа значна аўтаматызаваць пэўныя працоўныя працэсы скрынінга, але ўсё яшчэ патрабуе кантролю з боку чалавека і эскалацыі ў большасці сістэм аховы здароўя.

• Найбольш верагодны вынік: радыёлагі + штучны інтэлект пераўзыходзяць абодвух паасобку, і праца пераключаецца ў бок кантролю, камунікацыі і прыняцця складаных рашэнняў.

Калі вы студэнт-медык або малодшы ўрач: як падрыхтавацца да будучыні (без панікі) 🧩

Некалькі практычных прыёмаў, якія дапамогуць, нават калі вы не «цікавіцеся тэхнікай»:

• Даведайцеся, як штучны інтэлект дае збой (зрушэнне, дрэйф, ілжываспрацоўваючыя вынікі) — гэта клінічная пісьменнасць цяпер [5]

• Асвоіце працоўныя працэсы і асновы інфарматыкі (PACS, структураваная справаздачнасць, кантроль якасці)

• Развівайце моцныя камунікатыўныя звычкі - чалавечы ўзровень становіцца больш каштоўным

• Калі магчыма, далучайцеся да групы па ацэнцы або кіраванні штучным інтэлектам у вашай бальніцы

• Засяродзьцеся на абласцях з высокім кантэкстам + працэдурах (ІЧ, складаная неўралогія, анкалагічная візуалізацыя)

І так, будзьце тым чалавекам, які можа сказаць: «Гэтая мадэль карысная тут, небяспечная там, і вось як мы яе кантралюем». Такога чалавека цяжка замяніць.

Падвядзенне вынікаў + хуткі агляд 🧠✨

Штучны інтэлект цалкам зменіць радыялогію, і рабіць выгляд, што гэта не так, — гэта справіцца з гэтай задачай. Але наратыў «радыёлагі асуджаныя» — гэта ў асноўным клікбейт у лабараторным халаце.

Хуткі здымак

• Штучны інтэлект ужо выкарыстоўваецца для трыяжу, падтрымкі выяўлення і дапамогі ў вымярэнні.

• Ён выдатна спраўляецца з вузкімі, паўтаральнымі задачамі — і хісткі з рэдкай клінічнай рэальнасцю, звязанай з высокім кантэкстам.

• Радыелагі робяць больш, чым проста выяўляюць заканамернасці — яны кантэкстуалізуюць, маюць зносіны і нясуць адказнасць.

• Найбольш рэалістычная будучыня — гэта «радыёлагі, якія выкарыстоўваюць штучны інтэлект», якія заменяць «радыёлагаў, якія ад яго адмаўляюцца», а не штучны інтэлект цалкам заменіць прафесію. 😬🩻

Спасылкі

1. Сінгх Р. і інш., npj Digital Medicine (2025) - Агляд таксанаміі, які ахоплівае 1016 дазволаў на медыцынскія прылады з выкарыстаннем штучнага інтэлекту/машыннага навучання, зацверджаных FDA (па стане на 20 снежня 2024 г.), у якім падкрэсліваецца, наколькі часта медыцынскі штучны інтэлект абапіраецца на ўваходныя дадзеныя візуалізацыі і наколькі часта радыялогія з'яўляецца вядучай аглядавай групай. чытаць далей

2. Заява розных таварыстваў, падрыхтаваная ESR — міжграмадская этычная задумка для штучнага інтэлекту ў радыялогіі, з акцэнтам на кіраванні, адказным разгортванні і пастаяннай падсправаздачнасці клініцыстаў у рамках працоўных працэсаў, якія падтрымліваюцца штучным інтэлектам. чытаць далей

3. Старонка FDA ЗША, прысвечаная медыцынскім прыладам з падтрымкай штучнага інтэлекту — спіс празрыстасці FDA і метадалагічныя заўвагі па медыцынскіх прыладах з падтрымкай штучнага інтэлекту, у тым ліку агаворкі адносна сферы прымянення і спосабу вызначэння ўключэння. чытаць далей

4. Мак-Кінні С. М. і інш., Nature (2020) - Міжнародная ацэнка сістэмы штучнага інтэлекту для скрынінга рака малочнай залозы, уключаючы параўнальны аналіз чытачоў і мадэляванне ўплыву нагрузкі ў сістэме падвойнага чытання. чытаць далей

5. Рошэвіц М. і інш., Nature Communications (2023) - Даследаванне зруху прадукцыйнасці пры змене захопу ў класіфікацыі медыцынскіх малюнкаў, якое ілюструе важнасць маніторынгу і карэкцыі зруху ў разгорнутым штучным інтэлекце візуалізацыі. чытаць далей

Знайдзіце найноўшы штучны інтэлект у афіцыйнай краме памочнікаў штучнага інтэлекту

Пра нас