Model kecerdasan buatan kini dapat mengesan pneumothorax dan keadaan lain dengan ketepatan melebihi 95%, sering kali mengatasi prestasi pakar radiologi yang bertauliah. Namun walaupun dengan keupayaan yang mengkagumkan ini, komuniti perubatan mendapati bahawa menggantikan pakar radiologi manusia tidaklah semudah yang diramalkan oleh ramai pihak. Perbincangan ini mendedahkan beberapa halangan asas yang jauh melampaui prestasi teknikal.
Prestasi AI dalam Radiologi:
- Model AI CareDocs : >95% ketepatan dalam pengesanan pneumothorax (2017)
- Syarikat yang membangunkan alat radiologi AI: Aidoc.ai , Lunit.io , Oxipit
- Penjimatan masa setiap kajian: <30 minit secara purata
- Pendapatan khusus radiologi (2022): $378 juta USD agregat, $570,000 USD purata individu
Kebimbangan Undang-undang dan Liabiliti Mewujudkan Halangan Utama
Halangan terbesar bukanlah keupayaan teknikal tetapi tanggungjawab undang-undang. Insurans kecuaian perubatan memerlukan apa yang digambarkan oleh seorang pengulas sebagai seseorang yang boleh dipertanggungjawabkan - seseorang yang boleh dipersalahkan apabila sesuatu berjalan tidak kena. Syarikat AI tidak berminat untuk menerima liabiliti bagi kesilapan diagnostik, yang bermaksud pakar radiologi kekal diperlukan dari segi undang-undang tanpa mengira prestasi AI. Ini mewujudkan situasi di mana hospital mesti menggaji kedua-dua sistem AI dan pakar radiologi manusia, menjadikan proses tersebut lebih mahal dan bukannya kos efektif.
Halangan Utama kepada Penggantian AI:
- Keperluan liabiliti undang-undang untuk insurans penyelewengan
- Cabaran kelulusan kawal selia untuk sistem autonomi sepenuhnya
- Keperluan pengawasan manusia dalam kes yang kompleks/samar-samar
- Keperluan komunikasi dengan profesional perubatan lain
- Kerumitan integrasi aliran kerja
Realiti Kerja Pakar Radiologi Berbeza Daripada Persepsi Awam
Walaupun sesetengah pihak percaya pakar radiologi menghabiskan sebahagian besar masa mereka bercakap dengan pesakit dan rakan sekerja, pakar radiologi yang berlatih memberikan gambaran yang berbeza. Kebanyakan pakar radiologi bekerja secara jarak jauh, menganalisis imej perubatan dan mendiktekan penemuan dengan interaksi pesakit yang minimum. Walau bagaimanapun, mereka berkomunikasi secara meluas dengan doktor lain mengenai kes kompleks dan penemuan yang samar-samar. Peranan perundingan ini menjadi semakin penting apabila AI mengendalikan diagnosis rutin, meninggalkan manusia untuk memberi tumpuan kepada kes sukar yang memerlukan pertimbangan klinikal dan pemahaman kontekstual.
Integrasi Aliran Kerja Terbukti Lebih Kompleks Daripada Jangkaan
Pelaksanaan AI semasa biasanya menjimatkan kurang daripada 30 minit setiap kajian untuk pakar radiologi individu. Walaupun ini meningkat kepada penjimatan yang ketara merentasi keseluruhan sistem hospital, ia tidak menghapuskan keperluan untuk pengawasan manusia. Sebaliknya, AI berfungsi sebagai sistem triage, menandakan kes mendesak dan membantu dengan saringan rutin. Teknologi ini cemerlang dalam menangkap keadaan jarang yang mungkin terlepas pandang, seperti pancreas divisum, tetapi masih memerlukan pengesahan dan tafsiran manusia.
Evolusi Profesional Berbanding Penggantian
Komuniti perubatan semakin melihat AI sebagai mengubah dan bukannya menghapuskan kerjaya radiologi. Pakar radiologi menyesuaikan diri dengan beralih ke prosedur intervensi dan bidang khusus lain yang memerlukan kepakaran hands-on. Profesion ini berkembang untuk lebih memberi tumpuan kepada pengurusan kes kompleks dan perundingan antara disiplin sementara AI mengendalikan tugas diagnostik rutin.
Apabila AI menjadi lebih baik, perniagaan beralih daripada sekadar mentafsir imbasan kepada tumpuan pada imbasan yang benar-benar sukar dan samar-samar yang masih memerlukan kepakaran klinikal.
Bukti menunjukkan bahawa AI akan terus menambah baik pakar radiologi dan bukannya menggantikan mereka sepenuhnya. Rangka kerja undang-undang, kebimbangan liabiliti, dan sifat kompleks pembuatan keputusan perubatan mewujudkan halangan yang prestasi teknikal semata-mata tidak dapat diatasi. Walaupun AI mungkin mengurangkan bilangan pakar radiologi yang diperlukan dari masa ke masa, profesion ini nampaknya berkemungkinan berterusan dalam kapasiti yang diubah untuk masa hadapan yang boleh dijangka.
Rujukan: AI isn't replacing radiologists