Quasi un decennio dopo che Geoffrey Hinton ha affermato che dovremmo smettere di formare radiologi, loro sono più occupati che mai.

Un motivo è che i sistemi AI spesso funzionano peggio nelle impostazioni cliniche reali rispetto ai benchmark formali. Quindi sembra che i modelli AI siano "buoni quanto" i radiologi nella revisione delle immagini, ma in realtà non lo sono.

Ma l'altra ragione è che i radiologi fanno molto di più che semplicemente interpretare singole immagini. Quindi, anche se avessimo modelli di AI che potessero farlo in modo impeccabile, ciò potrebbe semplicemente significare che i radiologi trascorrono più tempo a svolgere altre parti del loro lavoro.

Inoltre! Quando l'interpretazione delle immagini diventa notevolmente più veloce ed economica, i medici ordinano più scansioni e test. Quindi, anche se l'AI rende i radiologi notevolmente più efficienti, ciò non significa necessariamente che saranno necessari meno radiologi.

@ckk81 Ma più in generale dipende da quale domanda stai ponendo. Se ci sarà un lavoro futuro chiamato "radiologo" che richiede in gran parte le stesse conoscenze e formazione, sarebbe stupido smettere di formare radiologi solo perché i compiti esatti che svolgono cambieranno.