Радиологията се превърна в актуална тема в надпреварата за изкуствен интелект.

Тази наука беше спомената многократно от технологични мениджъри на Световния икономически форум в Давос, в доклад на Белия дом за AI и икономиката, както и като пример за това как новата технология може да подобри, а не да замести работните места.

Всъщност радиологията е идеална за подпомагане на изкуствения интелект, казва д-р По-Хао Чен, специалист по диагностична радиология в Кливландската клиника, съобщава CNN.

Радиологията разполага с изследвания и приложения на AI, които се нуждаят от огромно количество данни за обучение. Технологията може да анализира огромни количества данни много по-бързо от хората и вече помага за ускоряване на определени процеси – например, да определи кои сканирания се нуждаят от спешно внимание.

Алгоритмите вече показват, че могат да намалят риска от погрешни диагнози и да направят здравеопазването по-достъпно

AI разумът срещу фаталните грешки на медицината

Лекарите обаче остават тези, които трябва да извършват по-голяма част от работата – като поставяне на диагнози, физически прегледи и изготвяне на доклади. Прогнозира се, че работните места в радиологията ще нарастват по-бързо от тези в други области, тъй като тя продължава се развива още повече в посока на технологиите.

„AI не само не замества тези човешки кадри, но всъщност увеличава количеството работа, което те могат да свършат, и търсенето на техните услуги“, каза Джак Карстен, научен сътрудник в Центъра за сигурност и нововъзникващи технологии в Джорджтаун. „Това е нещо като светло бъдеще, към което технологичната индустрия може да се стреми, доколкото AI има положителен ефект.“

Как AI подпомага една професия без да я заменя

AI е добър в анализирането на изображения и откриването на модели в данните, което е от решаващо значение за радиологията. И тази област е дигитализирана от години, което означава, че има изобилие от данни, според Чен. „Има по-малки случаи на употреба, които все още са аналогови, но в САЩ в по-голямата си част всеки рентген, всеки скенер, всеки MRI може да бъде достъпен като нули и единици“, допълва той.

Днес радиолозите използват AI, за да определят кои сканирания да приоритизират, да подобрят качеството на изображенията и да помогнат при обобщаването на резултатите, казват пред CNN д-р Чен и двама други експерти по радиология. „Това е нещо, което не замества никого, а прави работата ни по-ефективна и по-значима“, каза д-р Шадпур Демехри от интервенционната радиология в Johns Hopkins Medicine.

Професорът по инженерство и радиология в катедрата на Университета на Пенсилвания Рене Видал счита, че изкуственият интелект е особено полезен за получаване на висококачествени MRI сканирания с по-малко измервания. Това ускорява процеса и позволява да се прегледат повече пациенти за същото време. В научните изследвания се проучват и други приложения, като използване на AI за измерване на обема на тумор или автоматично попълване на данни.

Нанотехнологии, изкуствен интелект и масивни бази данни дават нови възможности за ранно откриване на рак и ускорена диагностика на животозастрашаващи заболявания като пневмония

AI революция в медицината: По-бърза диагностика и нови надежди за пациентите

Работни места, които трябваше да изчезнат, но са тук

AI инструментите трябва да бъдат одобрени от Американската агенция по храните и лекарствата (FDA) за медицинска употреба, което може да отнеме около осем години, като се има предвид процеса на разработване и клиничните тестове.

Но тези одобрения със сигурност се случват: от 1357 медицински устройства с AI, които в момента са одобрени от FDA, 1041 са за радиология.

Същевременно работните места в радиологията нарастват. Бюрото по статистика на труда прогнозира, че заетостта ще се увеличи с 5% от 2024 до 2034 г., по-високо от средното за всички професии от 3%.

Данните от Indeed, предоставени на CNN, също показват, че през 2025 г. са разкрити повече работни места в радиологията в сравнение с преди пет години.

Според нов доклад бъдещето на работната сила ще се определя от партньорство между човешки персонал, агенти и роботи – всички задвижвани от AI

„Агенти, роботи и ние“: McKinsey обяснява защо AI няма да ни отнеме работата

Търсенето на образни изследвания при медицинската диагностика, заедно с нарастващото застаряване на населението, вероятно води до необходимостта от повече радиологични услуги, допълват експерти пред CNN.

Но това не винаги е било така.

Носителят на Нобелова награда за компютърни науки Джефри Хинтън, наричан още „кръстникът на AI“, заяви още през 2016 г., че „хората трябва да спрат да обучават радиолози“, защото дълбокото обучение – подраздел на изкуствения интелект, който моделира начина, по който човешкият мозък учи, ще се справи по-добре с тази работа в рамките на 5-10 години. В коментар за New York Times миналата година той заяви, че е направил прекалено обобщено изказването си през 2016 г.

Според Джефри Хинтън, в бъдеще AI системите ще могат да контролират хората толкова лесно, колкото възрастен може да подкупи тригодишно дете с бонбони

„Кръстникът на изкуствения интелект” прави поредна мрачна прогноза за технологията

Рисковете от прекомерна зависимост

Все пак, според Чен, съществуват рискове, свързани с потенциална прекомерна зависимост от AI.

За разлика от човешките радиолози, например, той може да предскаже точно расата на даден човек въз основа на рентгенова снимка, според проучване на MIT от 2022 г., което поражда опасения за пристрастност в диагнозите.

Чен се притеснява и от изкушението да се вземат решения за персонала – като например да се замести лекар с медицинска сестра или радиолог-субспециалист с лекар от първична медицинска помощ, ако изкуственият интелект е достатъчно усъвършенстван. Това може да проработи в някои случаи, но не и за по-голямата част от състоянията, за които се използва радиологията, като откриване на рак или смъртоносни инфекции.

„Трябва да осъзнаем, че голяма част от ефективността на алгоритъма се дължи на факта, че резултатите се преглеждат от експерт. Точно сътрудничеството между машината и човека прави подобрението реално.“, допълва експертът.