2. Заменит ли AI радиологов? В 2016 Джефри Хилтон (крестный отец нейронных сетей) сказал, что "мы должны перестать учиться новых радиологов". Hugh Harvey рассказывает в Towards Data Science, почему AI не отменяет эту профессию (вопреки громким заголовкам) и почему такое мнение опасно (чуда не будет, а людей больше не станет). Хаг приводит такие три основные причины:
1) Сведение работы радиолога к анализу картинок — существенное искажение действительности. Анализ снимков — лишь маленький кусок деятельности специалиста, в самом упращенном виде включающей: взаимодействие с пациентом, анализ истории, принятие решений о снимках, типах снимков, расписании, автоматическом или ручном снятии снимков, анализ снимков (в том числе с применение алгоритмов), постановка диагноза, консультация с другими врачами и сообщение результатов пациенту.
2) Человек несет конечную ответственность. Очевидный факт: кто-то должен нести юридическую ответственность за принятие решений. Мы пока далеки от правового регулирования ИИ в медицине.
3) Повышение продуктивности будет повышать спрос. Хаг приводит пример коммерческих авиаперевозок в UK: несмотря на автоматизацию все, чего можно, в том числе в смысле управления самолетами, и с явным фокусом на повышение надежности и безопасности, это не только не приводит к уменьшению числа пилотов, но и наоборот их количество растет по мере роста спроса и удешевления перевозок. Если радиология будет дешевле и надежнее, нужно будет больше людей, которые ее проводят.

О чем лучше думать вместо замены специалистов: как ИИ и автоматизация могут помочь разгрузить их от рутинных операций, повысить продуктивность, надежность решений и т.п.?

https://towardsdatascience.com/why-ai-will-not-replace-radiologists-c7736f2c7d80 #ai #medicine