Bijna een decennium nadat Geoffrey Hinton beweerde dat we moesten stoppen met het opleiden van radiologen, zijn ze drukker dan ooit.

Een reden is dat AI-systemen vaak slechter presteren in de echte klinische omgeving dan in formele benchmarks. Het lijkt erop dat AI-modellen "even goed zijn als" radiologen bij het beoordelen van beelden, maar dat zijn ze eigenlijk niet.

Maar de andere reden is dat radiologen veel meer doen dan alleen het interpreteren van individuele beelden. Dus zelfs als we AI-modellen hadden die dit foutloos konden doen, zou dat gewoon kunnen betekenen dat radiologen meer tijd besteden aan andere delen van hun werk.

Plus! Wanneer het interpreteren van beelden dramatisch sneller en goedkoper wordt, vragen artsen om meer scans en tests. Dus zelfs als AI radiologen dramatisch efficiënter maakt, betekent dat niet noodzakelijk dat er minder radiologen nodig zullen zijn.

@ckk81 Maar breder gezien hangt het af van welke vraag je stelt. Als er in de toekomst een baan komt die "radioloog" heet en grotendeels dezelfde kennis en training vereist, zou het dom zijn om te stoppen met het opleiden van radiologen omdat de exacte taken die ze uitvoeren gaan veranderen.