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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:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。

蔡依達

正職是放射診斷科的醫師,喜歡玩電腦或被電腦耍,手邊有幾台慢慢被時代遺忘的底片相機,總愛邊出遊邊透過鏡頭看世界,也對追求音樂、藝術一類美的事物充滿熱情