Je, AI itachukua nafasi ya Wataalamu wa Radiolojia?

Kila wakati modeli mpya ya AI inapopata onyesho la kuvutia, wasiwasi huo huo hujitokeza tena - kama AI itachukua nafasi ya wataalamu wa eksirei. Ni wasiwasi wa kutosha. Radiolojia ina picha nyingi, ina muundo mwingi, na kompyuta hupenda mifumo kama vile watoto wachanga wanavyopenda vitufe.

Hapa kuna jibu lililo wazi zaidi: AI tayari inabadilisha radiolojia, haraka… na kwa kiasi kikubwa inabadilisha umbo la kazi, sio kuifuta. Baadhi ya kazi zitapungua. Mifumo michache ya kazi itabadilika. Mtaalamu wa radiolojia ambaye habadiliki kamwe anaweza kutengwa. Lakini mbadala kamili, katika hali ngumu ya utunzaji wa kimatibabu, ni mnyama tofauti.

Makala unayoweza kupenda kusoma baada ya hii:

🔗 Je, akili bandia itachukua nafasi ya madaktari: mustakabali wa dawa
Mtazamo halisi wa nafasi ya AI katika mazoezi ya kisasa ya matibabu.

🔗 Jinsi AI inavyosaidia kilimo
Njia AI inazoboresha mavuno, mipango, na maamuzi ya shamba.

🔗 Kwa nini AI ni mbaya kwa jamii
Hatari kama vile upendeleo, kupoteza kazi, ufuatiliaji, na madhara ya taarifa potofu.

🔗 Jinsi AI inavyogundua kasoro
Jinsi mifano inavyoashiria tabia isiyo ya kawaida katika data na mifumo.

Uhakiki wa ukweli wa moja kwa moja: AI inafanya nini sasa hivi ✅

AI katika radiolojia leo ina nguvu zaidi katika kazi finyu:

• Kuashiria matokeo ya dharura ili tafiti za kutisha ziruke kwenye foleni (triage) 🚨

• Kupata "mifumo inayojulikana" kama vile vinundu, kutokwa na damu, kuvunjika kwa mifupa, emboli, n.k.

• Kupima vitu ambavyo wanadamu wanaweza kupima lakini hawapendi kupima (ujazo, ukubwa, mabadiliko-kwa muda) 📏

• Kusaidia programu za uchunguzi kushughulikia wingi bila kuwachosha watu

Na sio tu gumzo: radiolojia ya kliniki iliyodhibitiwa, AI tayari inaunda sehemu kubwa ya mandhari ya kifaa cha kliniki cha AI . Mapitio moja ya uainishaji wa vifaa vya matibabu vya AI/ML vilivyoidhinishwa na FDA (yakijumuisha idhini zilizoorodheshwa na FDA kufikia Desemba 20, 2024 ) yaligundua kuwa vifaa vingi huchukua picha kama pembejeo, na radiolojia ilikuwa jopo kuu la mapitio kwa walio wengi. Hiyo ni habari kubwa kuhusu mahali ambapo "AI ya kliniki" inatua kwanza. [1]

Lakini "muhimu" si sawa na "ubadilishaji wa daktari huru." Baa tofauti, hatari tofauti, dhima tofauti...

Kwa nini "kubadilisha" si mfumo sahihi wa kiakili mara nyingi 🧠

Radiolojia si tu "kuangalia pikseli, kutaja ugonjwa."

Kwa vitendo, wataalamu wa eksirei wanafanya mambo kama:

• Kuamua kama swali la kimatibabu linalingana na mtihani uliopangwa

• Kupima vipimo vya awali, historia ya upasuaji, mabaki, na kesi za makali ya gnarly

• Kumpigia simu daktari anayemrejelea ili kufafanua kinachoendelea

• Kupendekeza hatua zinazofuata, si tu kuweka lebo kwenye matokeo

• Kumiliki jukumu la kisheria la matibabu kwa ripoti hiyo

Hapa kuna tukio la haraka la "inasikika kama la kuchosha, ni kila kitu":

Ni 02:07. Kichwa cha CT. Kifaa cha mwendo. Historia inasema "kizunguzungu," dokezo la nesi linasema "kuanguka," na orodha ya dawa za kuzuia kuganda kwa damu inasema "uh-oh."
Kazi si "pikseli za damu zilizotoka doa." Kazi ni triage + muktadha + hatari + uwazi wa hatua inayofuata.

Ndiyo maana matokeo ya kawaida katika uwekaji wa kliniki ni: AI huwasaidia wataalamu wa eksirei badala ya kuwafuta kabisa.

Na jamii nyingi za radiolojia zimekuwa wazi kuhusu tabaka la binadamu: taarifa ya maadili ya jamii nyingi (ACR/ESR/RSNA/SIIM na zingine) inaielezea akili bandia kama kitu ambacho wataalamu wa radiolojia lazima wasimamie kwa uwajibikaji - ikiwa ni pamoja na ukweli kwamba wataalamu wa radiolojia wanabaki kuwa na jukumu la huduma kwa wagonjwa katika mtiririko wa kazi unaoungwa mkono na akili bandia. [2]

Ni nini kinachofanya toleo zuri la AI kwa ajili ya radiolojia? 🔍

Ukihukumu mfumo wa akili bandia (AI) (au ukiamua kama utauamini), "toleo zuri" si lile lenye onyesho zuri zaidi. Ni lile linalosalia katika mgongano na ukweli wa kimatibabu.

Kifaa kizuri cha radiolojia AI huwa na:

• Wigo wazi - hufanya jambo moja vizuri (au seti ya vitu vilivyofafanuliwa vizuri)

• Uthibitisho thabiti - umejaribiwa katika tovuti tofauti, skana, idadi ya watu

• Ufaa wa mtiririko wa kazi - hujumuishwa katika PACS/RIS bila kuwafanya kila mtu awe na huzuni

• Kelele ya chini - arifa chache za taka na chanya zisizo sahihi (la sivyo utazipuuza)

• Ufafanuzi unaosaidia - si uwazi kamili, lakini wa kutosha kuthibitisha

• Utawala - ufuatiliaji wa kupotoka, kushindwa, upendeleo usiotarajiwa

• Uwajibikaji - uwazi kuhusu nani anasaini, nani anamiliki makosa, nani anazidisha

Pia: "imeidhinishwa na FDA" (au sawa) ni ishara yenye maana - lakini si salama. Hata orodha ya vifaa vinavyowezeshwa na AI ya FDA imeandaliwa kama rasilimali ya uwazi ambayo si kamili , na mbinu yake ya kuingizwa inategemea kwa kiasi fulani jinsi vifaa vinavyoelezea AI katika nyenzo za umma. Tafsiri: bado unahitaji tathmini ya ndani na ufuatiliaji unaoendelea. [3]

Hii inasikika kama ya kuchosha… na ya kuchosha ni nzuri katika dawa. Kuchosha ni salama 😬

Jedwali la Ulinganisho: wataalamu wa eksirei wa chaguzi za kawaida za AI hukutana nao 📊

Bei mara nyingi hutokana na nukuu, kwa hivyo mimi huweka sehemu hiyo ya soko kuwa isiyoeleweka (kwa sababu huwa hivyo).

Kukiri kwa njia isiyo ya kawaida: "Bei" inabaki kuwa haijulikani kwa sababu wachuuzi wanapenda bei zisizoeleweka. Hiyo si mimi ninayekwepa, hiyo ndiyo soko 😅

Ambapo Akili bandia (AI) inaweza kufanya kazi vizuri zaidi kuliko binadamu wa kawaida katika njia nyembamba 🏁

AI huangaza zaidi wakati kazi ni:

• Inajirudia sana

• Imara katika muundo

• Imewakilishwa vyema katika data ya mafunzo

• Rahisi kupata alama dhidi ya kiwango cha marejeleo

Katika baadhi ya mifumo ya kazi ya mtindo wa uchunguzi, AI inaweza kutenda kama seti ya macho ya ziada thabiti sana. Kwa mfano, tathmini kubwa ya nyuma ya mfumo wa AI wa uchunguzi wa matiti iliripoti utendaji bora wa wastani wa ulinganisho wa msomaji (kwa AUC katika utafiti mmoja wa msomaji) na hata kuiga upunguzaji wa mzigo wa kazi katika usanidi wa usomaji maradufu wa mtindo wa Uingereza. Huo ndio ushindi wa "njia nyembamba": kazi thabiti ya muundo, kwa kiwango. [4]

Lakini tena ... huu ni usaidizi wa mtiririko wa kazi, sio "AI inachukua nafasi ya mtaalamu wa radiolojia anayemiliki matokeo."

Ambapo AI bado inapambana (na si jambo dogo) ⚠️

AI inaweza kuwa ya kuvutia na bado ikashindwa kwa njia muhimu za kimatibabu.

• Kesi za nje ya usambazaji : magonjwa adimu, anatomia isiyo ya kawaida, tabia zisizo za kawaida baada ya upasuaji

• Upofu wa muktadha : matokeo ya upigaji picha bila "hadithi" yanaweza kupotosha

• Usikivu wa vitu bandia : mwendo, chuma, mipangilio isiyo ya kawaida ya kichanganuzi, muda wa utofautishaji… mambo ya kufurahisha

• Chanya za uongo : siku moja mbaya ya akili bandia (AI) inaweza kuunda kazi ya ziada badala ya kuokoa muda

• Kushindwa kimya kimya : aina hatari - inapokosa kitu kimya kimya

• Uhamaji wa data : mabadiliko ya utendaji wakati itifaki, mashine, au idadi ya watu inabadilika

Hilo la mwisho si la kinadharia. Hata mifumo ya picha yenye utendaji wa hali ya juu inaweza kubadilika wakati jinsi picha zinavyopatikana inapobadilika (ubadilishaji wa vifaa vya skana, masasisho ya programu, marekebisho ya ujenzi), na mabadiliko hayo yanaweza kubadilisha unyeti/umaalum wa kimatibabu kwa njia ambazo ni muhimu kwa madhara. Hii ndiyo sababu "ufuatiliaji katika uzalishaji" si neno gumu - ni sharti la usalama. [5]

Pia - na hii ni kubwa - jukumu la kimatibabu halihamii kwenye algoriti . Katika sehemu nyingi, mtaalamu wa eksirei anabaki kuwa msaini anayewajibika, jambo ambalo hupunguza jinsi unavyoweza kuwa mnyenyekevu kihalisi. [2]

Kazi ya mtaalamu wa radiolojia inayokua, si inayopungua 🌱

Kwa upande mwingine, AI inaweza kufanya radiolojia iwe "kama daktari" zaidi, si chini.

Kadri automatisering inavyopanuka, wataalamu wa eksirei mara nyingi hutumia muda zaidi kwenye:

• Kesi ngumu na wagonjwa wenye matatizo mengi (wale ambao akili bandia huchukia)

• Uainishaji, ufaafu, na muundo wa njia

• Kuelezea matokeo kwa madaktari, bodi za uvimbe, na wakati mwingine wagonjwa 🗣️

• Radiolojia ya kuingilia kati na taratibu zinazoongozwa na picha (sio otomatiki sana)

• Uongozi bora: kufuatilia utendaji wa akili bandia, kujenga matumizi salama

Pia kuna jukumu la "meta": mtu anapaswa kusimamia mashine. Ni kama vile autopilot - bado unataka marubani. Labda sitiari yenye kasoro kidogo ... lakini unaelewa.

Wataalamu wa akili bandia wanaochukua nafasi ya wataalamu wa eksirei: jibu sahihi 🤷♀️🤷♂️

• Muda wa karibu: inachukua nafasi ya vipande vya kazi (vipimo, triage, baadhi ya mifumo ya msomaji wa pili), na hubadilisha mahitaji ya wafanyakazi pembezoni.

• Muda mrefu zaidi: inaweza kuendesha kiotomatiki kwa kiasi kikubwa baadhi ya kazi za uchunguzi, lakini bado inahitaji uangalizi wa kibinadamu na uboreshaji katika mifumo mingi ya afya.

• Matokeo yanayowezekana zaidi: wataalamu wa eksirei + AI hufanya kazi vizuri zaidi peke yao, na kazi huhamia kwenye usimamizi, mawasiliano, na kufanya maamuzi magumu.

Kama wewe ni mwanafunzi wa udaktari au daktari mdogo: jinsi ya kujikinga na magonjwa ya baadaye (bila hofu) 🧩

Hatua chache za vitendo zinazosaidia, hata kama hupendi teknolojia:

• Jifunze jinsi akili bandia inavyoshindwa (upendeleo, kupotoka, chanya zisizo sahihi) - huu ni ujuzi wa kimatibabu sasa [5]

• Jisikie vizuri na mtiririko wa kazi na misingi ya taarifa (PACS, kuripoti kwa mpangilio, QA)

• Kuza tabia imara za mawasiliano - tabaka la binadamu linakuwa la thamani zaidi

• Ikiwezekana, jiunge na kikundi cha tathmini ya akili bandia au utawala katika hospitali yako

• Zingatia maeneo yenye muktadha wa hali ya juu + taratibu (IR, neuro changamano, upigaji picha wa oncologic)

Na ndio, uwe mtu anayeweza kusema: "Mfumo huu ni muhimu hapa, hatari pale, na hivi ndivyo tunavyoufuatilia." Mtu huyo anakuwa mgumu kumbadilisha.

Muhtasari + muhtasari wa haraka 🧠✨

AI itabadilisha kabisa radiolojia, na kujifanya vinginevyo ni kukabiliana nayo. Lakini simulizi la "wanasayansi wa radiolojia wamehukumiwa" huwa ni chambo cha kubofya huku wakiwa wamevaa koti la maabara.

Chukua haraka

• AI tayari inatumika kwa ajili ya triage, usaidizi wa kugundua, na usaidizi wa vipimo.

• Ni nzuri katika kazi finyu, zinazojirudia - na inatetemeka ikiwa na uhalisia wa kimatibabu nadra, wenye muktadha wa hali ya juu.

• Wataalamu wa eksirei hufanya zaidi ya kugundua mifumo - wanaweka muktadha, wanawasiliana, na wanabeba jukumu.

• Mustakabali halisi zaidi ni "wataalamu wa radiolojia wanaotumia akili bandia" kuchukua nafasi ya "wataalamu wa radiolojia wanaokataa," si akili bandia kuchukua nafasi ya taaluma ya jumla. 😬🩻

Marejeleo

1. Singh R. et al., npj Dijitali ya Tiba (2025) - Mapitio ya uainishaji yanayohusu idhini 1,016 za vifaa vya matibabu vya AI/ML vilivyoidhinishwa na FDA (kama ilivyoorodheshwa hadi Desemba 20, 2024), ikiangazia jinsi AI ya kimatibabu inategemea mara ngapi pembejeo za upigaji picha na ni mara ngapi radiolojia inakuwa jopo kuu la mapitio. Soma zaidi

2. Taarifa ya vyama vingi inayoandaliwa na ESR - Maadili ya vyama vingi yanayounda AI katika radiolojia, ikisisitiza utawala, uwasilishaji kwa uwajibikaji, na uwajibikaji unaoendelea wa madaktari ndani ya mtiririko wa kazi unaoungwa mkono na AI. Soma zaidi

3. Ukurasa wa vifaa vya matibabu vinavyowezeshwa na FDA ya Marekani AI - Orodha ya uwazi ya FDA na maelezo ya mbinu za vifaa vya matibabu vinavyowezeshwa na AI, ikiwa ni pamoja na tahadhari kuhusu wigo na jinsi ujumuishaji unavyobainishwa. soma zaidi.

4. McKinney SM et al., Nature (2020) - Tathmini ya kimataifa ya mfumo wa AI kwa ajili ya uchunguzi wa saratani ya matiti, ikiwa ni pamoja na uchambuzi wa ulinganisho wa msomaji na uigaji wa athari za mzigo wa kazi katika mpangilio wa usomaji mara mbili. soma zaidi

5. Roschewitz M. et al., Mawasiliano ya Mazingira (2023) - Utafiti kuhusu mabadiliko ya utendaji katika uainishaji wa picha za kimatibabu, ukionyesha kwa nini ufuatiliaji na marekebisho ya mabadiliko yana umuhimu katika AI ya upigaji picha iliyotumika. soma zaidi

Pata AI ya Hivi Punde kwenye Duka Rasmi la Msaidizi wa AI

Kuhusu Sisi