Radiologija se posljednjih godina sve češće navodi kao primjer zanimanja koje umjetna inteligencija neće zamijeniti, već transformirati. Upravo taj sektor, smatraju stručnjaci, najbolje pokazuje kako bi AI mogao mijenjati način rada, povećavajući učinkovitost i potražnju za stručnjacima, umjesto da ih potisne s tržišta rada
Tema utjecaja umjetne inteligencije na radiologiju sve se češće spominje u globalnim raspravama o budućnosti rada. O njoj su nedavno govorili i tehnološki čelnici na Svjetskom gospodarskom forumu u Davosu, ali i autori analize Bijele kuće o utjecaju AI-a na gospodarstvo.
Procjene investicijske banke Goldman Sachs sugeriraju da bi razvoj umjetne inteligencije mogao zamijeniti između šest i sedam posto radnih mjesta u SAD-u, ali se istodobno očekuje stvaranje novih zanimanja. Radiologija se pritom često ističe kao primjer profesije koja pokazuje kako AI može nadopuniti, a ne zamijeniti ljudski rad, piše CNN.
vezane vijesti
AI ubrzava analizu, ali liječnici ostaju ključni
Radiologija je osobito pogodna za primjenu umjetne inteligencije jer raspolaže velikim količinama digitalnih podataka, potrebnih za treniranje algoritama. AI tako može analizirati medicinske snimke i prepoznavati uzorke znatno brže od ljudi, a već se koristi za određivanje prioriteta među nalazima koji zahtijevaju hitnu analizu.
Unatoč tome, liječnici i dalje obavljaju ključne zadatke, poput postavljanja dijagnoza, pregleda pacijenata i izrade medicinskih izvješća. Stručnjaci ističu da tehnologija zapravo povećava opseg posla koji radiolozi mogu obaviti.
'AI ne zamjenjuje radnike, nego povećava količinu posla koju mogu obaviti i potražnju za njihovim uslugama', ističe istraživač Jack Karsten iz Centra za sigurnost i nove tehnologije Sveučilišta Georgetown.
Digitalizacija otvorila vrata umjetnoj inteligenciji
Radiologija je među prvim medicinskim granama koja je u potpunosti digitalizirala procese te su danas gotovo sve rendgenske, CT i MRI snimke dostupne u digitalnom obliku, što omogućuje razvoj i primjenu naprednih AI sustava.
Radiolozi već koriste umjetnu inteligenciju za poboljšanje kvalitete snimki, analizu podataka i izradu sažetaka nalaza, a stručnjaci navode da takvi alati povećavaju učinkovitost i omogućuju liječnicima da se više posvete složenijim medicinskim odlukama.
Umjetna inteligencija također može ubrzati postupke snimanja. Primjerice, istraživanja pokazuju da AI može pomoći u izradi kvalitetnih MRI snimki uz manji broj mjerenja, čime se skraćuje trajanje pregleda i omogućuje obrada većeg broja pacijenata.
Primjena AI-a u medicini raste, ali sporije nego što se očekivalo
Primjena umjetne inteligencije u zdravstvu podliježe strogim regulatornim postupcima te odobrenje medicinskih AI sustava u SAD-u može trajati i do osam godina zbog složenih razvojnih i kliničkih testiranja. Međutim napredak je vidljiv. Od više od 1300 medicinskih uređaja temeljenih na umjetnoj inteligenciji koji su dobili odobrenje američke Agencije za hranu i lijekove (FDA), čak 1041 odnosi se upravo na radiologiju.
Raste i broj radnih mjesta u tom području. Američki Zavod za statistiku rada procjenjuje da će zapošljavanje u radiologiji rasti oko pet posto do 2034. godine, što je iznad prosjeka svih zanimanja.
Još prije desetak godina pojedini stručnjaci upozoravali su da bi AI mogao potpuno zamijeniti radiologe. Među njima je bio i nobelovac Geoffrey Hinton, jedan od pionira razvoja umjetne inteligencije, koji je 2016. godine izjavio da bi 'ljudi trebali prestati školovati radiologe' jer će ih tehnologija uskoro nadmašiti.
Hinton je kasnije priznao da je ta procjena bila preširoko postavljena. Danas se umjetna inteligencija u radiologiji najčešće opisuje kao 'drugi par očiju' koji pomaže liječnicima u analizi nalaza.
Rizici pretjeranog oslanjanja na tehnologiju
Unatoč prednostima, stručnjaci upozoravaju na moguće probleme, poput pristranosti algoritama i prevelikog oslanjanja na automatizirane sustave. Istraživanja su, primjerice, pokazala da AI može prepoznati rasnu pripadnost pacijenata na temelju rendgenskih snimki, što otvara pitanja o mogućim diskriminatornim dijagnozama.
Stručnjaci također upozoravaju da bi napredak tehnologije mogao potaknuti zdravstvene sustave na smanjenje broja specijaliziranih liječnika ili zamjenu dijela njihovih poslova manje kvalificiranim kadrom, što bi moglo utjecati na kvalitetu dijagnostike.
Radiolozi naglašavaju da učinkovitost AI sustava u velikoj mjeri ovisi o ljudskoj kontroli. 'Velik dio uspješnosti algoritama dolazi upravo iz činjenice da njihove rezultate provjeravaju stručnjaci. Suradnja između liječnika i tehnologije ono je što donosi stvarni napredak', zaključuju stručnjaci.
