Хоће ли вештачка интелигенција заменити радиологе?

Сваки пут када нови модел вештачке интелигенције добије блиставу демонстрацију, поново се јавља иста забринутост - да ли ће вештачка интелигенција заменити радиологе. То је оправдана брига. Радиологија је препуна слика, препуна образаца, а рачунари воле обрасце као што малишани воле дугмад.

Ево јаснијег одговора: Вештачка интелигенција већ брзо мења радиологију... и углавном преобликује облик посла, а не брише га. Неки задаци ће се смањити. Неки токови рада ће се преокренути. Радиолог који се никада не прилагоди могао би бити свргнут у страну. Па ипак, потпуна замена, у сложеној стварности клиничке неге, је сасвим друга звер.

Чланци које бисте можда желели да прочитате након овог:

🔗 Хоће ли вештачка интелигенција заменити лекаре: будућност медицине
Реалистични поглед на улогу вештачке интелигенције у савременој медицинској пракси.

🔗 Како вештачка интелигенција помаже пољопривреди
Начини на које вештачка интелигенција побољшава приносе, планирање и доношење одлука на пољопривреди.

🔗 Зашто је вештачка интелигенција лоша за друштво
Ризици попут пристрасности, губитка посла, надзора и дезинформација штете.

🔗 Како вештачка интелигенција открива аномалије
Како модели означавају необично понашање у подацима и системима.

Прва провера реалности: шта вештачка интелигенција ради управо сада ✅

Вештачка интелигенција у радиологији данас је углавном јака у уским пословима:

• Означавање хитних налаза како би застрашујуће студије прескочиле ред (тријажа) 🚨

• Проналажење „познатих образаца“ попут чворића, крварења, прелома, емболије итд.

• Мерење ствари које људи могу да мере, али мрзе да мере (запремине, величине, промене током времена) 📏

• Помагање програмима скрининга да се носе са обимом посла без исцрпљивања људи

И није у питању само прича: регулисана, клиничка радиолошка вештачка интелигенција већ чини велики део пејзажа клиничких уређаја са вештачком интелигенцијом . Један преглед таксономије медицинских уређаја са вештачком интелигенцијом/машинским учењем које је одобрила ФДА из 2025. године (који обухвата овлашћења која је ФДА навела од 20. децембра 2024. године ) показао је да већина уређаја узима слике као улаз, а радиологија је била водећи панел за преглед за већину. То је велики показатељ где се „клиничка вештачка интелигенција“ прво завршава. [1]

Али „корисно“ није исто што и „аутономна замена лекара“. Другачији права, другачији ризик, другачија одговорност…

Зашто је „замена“ погрешан ментални модел већину времена 🧠

Радиологија није само „погледај пикселе, именуј болест“.

У пракси, радиолози раде ствари као што су:

• Одлучивање да ли клиничко питање уопште одговара нарученом прегледу

• Тежење претходних случајева, историје операција, артефаката и неких непредвиђених случајева

• Позивање лекара који је упутио пацијента да би се разјаснило шта се заправо дешава

• Препоручивање следећих корака, не само означавање налаза

• Преузимање медицинско-правне одговорности за извештај

Ево једне кратке сцене „звучи досадно, зар не“:

Сада је 02:07. ЦТ главе. Артефакт покрета. У анамнези пише „вртоглавица“, у белешки медицинске сестре пише „пад“, а листа антикоагуланса каже „ух-ох“.
Посао није „испитивање пиксела крварења“. Посао је тријажа + контекст + ризик + јасноћа следећег корака.

Зато је најчешћи исход у клиничкој примени: вештачка интелигенција подржава радиологе уместо да их елиминише.

И више радиолошких друштава је експлицитно изразило своје мишљење о људском слоју: изјава о етици више друштава (ACR/ESR/RSNA/SIIM и друга) оцртава вештачку интелигенцију као нешто чиме радиолози морају одговорно да управљају - укључујући и чињеницу да радиолози остају у крајњој линији одговорни за негу пацијената у радном току који подржава вештачка интелигенција. [2]

Шта чини добру верзију вештачке интелигенције за радиологију? 🔍

Ако процењујете систем вештачке интелигенције (или одлучујете да ли да му верујете), „добра верзија“ није она са најкул демо верзијом. То је она која преживи контакт са клиничком стварношћу.

Добар алат за вештачку интелигенцију у радиологији обично има:

• Јасан обим - добро ради једну ствар (или чврсто дефинисан скуп ствари)

• Јака валидација - тестирано на различитим локацијама, скенерима, популацијама

• Усклађеност са радним током - интегрише се у PACS/RIS без стварања несреће за све

• Низак ниво буке - мање нежељених упозорења и лажно позитивних резултата (или ћете их игнорисати)

• Објашњивост која помаже - није савршена транспарентност, али је довољна да се провери

• Управљање - праћење одступања, неуспеха, неочекиване пристрасности

• Одговорност - јасноћа о томе ко потписује, ко је одговоран за грешке, ко ескалира

Такође: „одобрено од стране ФДА“ (или еквивалентно) је значајан сигнал - али није сигурно. Чак је и сопствена листа уређаја са вештачком интелигенцијом ФДА уоквирена као ресурс транспарентности који није свеобухватан , а њен метод укључивања делимично зависи од тога како уређаји описују вештачку интелигенцију у јавним материјалима. Превод: и даље вам је потребна локална евалуација и континуирано праћење. [3]

Ово звучи досадно... а досадно је добро у медицини. Досадно је безбедно 😬

Табела за поређење: уобичајене опције вештачке интелигенције са којима се радиолози заправо сусрећу 📊

Цене су често засноване на понудама, тако да тај део држим нејасним у вези са тржиштем (јер обично јесте).

Признање о необичности форматирања: „Цена“ остаје нејасна јер продавци воле нејасне цене. То није моје избегавање, то је тржиште 😅

Где вештачка интелигенција може да надмаши просечног човека у уским улицама 🏁

Вештачка интелигенција највише блиста када је задатак:

• Веома репетитивно

• Стабилан по обрасцу

• Добро заступљено у подацима за обуку

• Лако се бодује у односу на референтни стандард

У неким радним процесима у стилу скрининга, вештачка интелигенција може да делује као веома конзистентан додатни пар очију. На пример, велика ретроспективна евалуација система вештачке интелигенције за скрининг дојки показала је боље просечне перформансе упоређивања читача (према AUC у једној студији читача) и чак симулирано смањење оптерећења у систему двоструког читања у британском стилу. То је победа „уске траке“: конзистентан рад са обрасцима, у великим размерама. [4]

Али опет… ово је помоћ у току рада, а не „вештачка интелигенција замењује радиолога који је одговоран за исход“.

Где се вештачка интелигенција и даље мучи (и то није мала ствар) ⚠️

Вештачка интелигенција може бити импресивна, а ипак не успети на начине који су клинички важни. Уобичајене проблемске тачке:

• Случајеви ван дистрибуције : ретке болести, необична анатомија, постоперативне особености

• Слепило за контекст : налази снимања без „приче“ могу заваравати

• Осетљивост на артефакте : покрет, метал, необична подешавања скенера, време контраста… забавне ствари

• Лажно позитивни резултати : један лош дан вештачке интелигенције може створити додатни посао уместо уштеде времена

• Тихи неуспеси : опасна врста - када нешто тихо пропусти

• Померање података : перформансе се мењају када се промене протоколи, машине или популације

Ово последње није теоретски. Чак и модели слика високих перформанси могу да се померају када се начин на који се слике добијају промени (замена хардвера скенера, ажурирања софтвера, подешавања реконструкције), а то померање може да промени клинички значајну осетљивост/специфичност на начине који су битни за штету. Зато „праћење у производњи“ није популарна реч - то је безбедносни захтев. [5]

Такође - и ово је огромно - клиничка одговорност се не преноси на алгоритам . На многим местима, радиолог остаје одговорни потписник, што ограничава колико реално можете бити немешани. [2]

Посао радиолога који расте, а не се смањује 🌱

У преокрету, вештачка интелигенција може учинити радиологију више „сличном лекару“, а не мање.

Како се аутоматизација шири, радиолози често проводе више времена на:

• Тешки случајеви и пацијенти са вишеструким проблемима (они које вештачка интелигенција мрзи)

• Протоколисање, прикладност и дизајн путање

• Објашњавање налаза клиничарима, туморским одборима, а понекад и пацијентима 🗣️

• Интервентна радиологија и процедуре вођене сликом (веома неаутоматизоване)

• Вођство квалитета: праћење перформанси вештачке интелигенције, изградња безбедног усвајања

Ту је и „мета“ улога: неко мора да надгледа машине. То је помало као аутопилот - и даље су вам потребни пилоти. Можда мало погрешна метафора... али разумете.

Вештачка интелигенција замењује радиологе: директан одговор 🤷♀️🤷♂️

• Краткорочно: замењује делове посла (мерења, тријажу, неке обрасце другог читаоца) и мења потребе за запошљавањем на маргинама.

• Дугорочно: могло би у великој мери аутоматизовати одређене токове рада скрининга, али је и даље потребан људски надзор и ескалација у већини здравствених система.

• Највероватнији исход: радиолози + вештачка интелигенција надмашују било који од њих самостално, а посао се помера ка надзору, комуникацији и сложеном доношењу одлука.

Ако сте студент медицине или млади лекар: како се припремити за будућност (без панике) 🧩

Неколико практичних потеза који помажу, чак и ако нисте „заљубљени у технологију“:

• Сазнајте како вештачка интелигенција не успева (пристрасност, померање, лажно позитивни резултати) - ово је сада клиничка писменост [5]

• Упознајте се са основама тока посла и информатике (PACS, структурирано извештавање, QA)

• Развијте јаке комуникацијске навике - људски слој постаје вреднији

• Ако је могуће, придружите се групи за евалуацију или управљање вештачком интелигенцијом у вашој болници

• Фокус на области са високим контекстом + процедуре (инфракрасно снимање, комплексна неуролошка анализа, онколошко снимање)

И да, будите особа која може рећи: „Овај модел је користан овде, опасан тамо, и ево како га пратимо.“ Ту особу постаје тешко заменити.

Закључак + брзи преглед 🧠✨

Вештачка интелигенција ће апсолутно преобликовати радиологију, а претварање у супротно је начин да се носимо са тим. Али наратив „радиолози су осуђени на пропаст“ је углавном кликмамац у лабораторијском мантилу.

Брзо снимање

• Вештачка интелигенција се већ користи за тријажу, подршку у откривању и помоћ при мерењу.

• Одличан је за уске, понављајуће задатке - и несигуран са ретком, висококонтекстуалном клиничком стварношћу.

• Радиолози раде више од откривања образаца - они контекстуализују, комуницирају и носе одговорност.

• Најреалнија будућност је да „радиолози који користе вештачку интелигенцију“ замене „радиологе који је одбијају“, а не да вештачка интелигенција потпуно замени професију. 😬🩻

Референце

1. Сингх Р. и др., npj Digital Medicine (2025) - Преглед таксономије који обухвата 1.016 овлашћења за медицинске уређаје са вештачком интелигенцијом/машинским учењем које је одобрила FDA (како је наведено до 20. децембра 2024. године), истичући колико често медицинска вештачка интелигенција зависи од снимања и колико често је радиологија водећи панел за преглед. Прочитајте више

2. Вишеструка изјава коју је организовао ESR - Међудруштвени етички оквир за вештачку интелигенцију у радиологији, са нагласком на управљање, одговорно коришћење и континуирану одговорност клиничара у оквиру радних процеса које подржава вештачка интелигенција. Прочитајте више

3. Страница америчке FDA о медицинским уређајима са вештачком интелигенцијом - FDA листа транспарентности и методолошке напомене за медицинске уређаје са вештачком интелигенцијом, укључујући упозорења о обиму и начину на који се одређује укључивање. Прочитајте више

4. Макини СМ и др., Nature (2020) - Међународна евалуација система вештачке интелигенције за скрининг рака дојке, укључујући анализу поређења читача и симулације утицаја оптерећења у систему двоструког читања. Прочитајте више

5. Рошевиц М. и др., Nature Communications (2023) - Истраживање о померању перформанси при промени аквизиције у класификацији медицинских слика, које илуструје зашто су праћење и корекција померања важни у примењеној вештачкој интелигенцији за снимање. Прочитајте више

Пронађите најновију вештачку интелигенцију у званичној продавници вештачке интелигенције

О нама