AI 讓放射科醫師的工作更輕鬆
原始連結：How Robots May Make Radiologists’ Jobs Easier, Not Redundant (閱讀時間：4 分鐘)
這是一篇華爾街日報的專欄文章，主要是在闡述為什麼 AI 時代來臨，放射科醫師並不會被取代，而是讓工作變得更輕鬆。
他的論點在於：
- AI 辨認 pattern 很在行，但這些 pattern 都是由人類先認出來的，以目前的發展他們不會比人類認出更多的 pattern，好處是它學會之後就不會忘，所以可以更穩定和精準。
- 未來的工作模式可能是，AI 先指出放射科醫師哪裡 miss 掉了，然後再由醫師來決定它的判讀是否正確。
- 另一個發展可能受限的地方在於，目前的演算法都是針對一個特定的狀況來 training 才能獲得最佳的正確率，如果要針對各式各樣的情況和疾病去分別 training，並不是那麼容易。
文中舉的一個例子很好，他說目前擔心 AI 會搶走飯碗的情形，就像二十年前經濟學家曾經預測，當跨國寬頻網路建構好之後，放射科醫師的報告工作都會被外包到國外，例如到印度去，但直到如今都還沒有真的把飯碗搶走，美國政府也不會希望報告是由未經認證的外國醫師來打，而且從數字上來看，放射檢查越來越多，美國的放射科醫師也比 1995 年成長了 40%，ACR 更預期明年會有比以往更多的放射科醫師職缺。
另一篇可以一起看的是，2016 年底由賓州大學放射科醫師 Saurabh Jha 所寫，刊在 JAMA 的觀點文章，他認為未來放射科和病理科會聯合成一個新的科別—information specialist，接受傳統的放射和病理 training，但重點不在於花大量時間訓練做 pattern recognition，而是放在學會改進影像品質、邏輯、統計和資料科學，有了 AI 的幫忙，臨床服務內容變為提供整合資訊、是否加做其他檢查來輔助診斷這類更高層次的工作。
