เก้าปีที่ผ่านมาหนึ่งในนักวิทยาศาสตร์ปัญญาประดิษฐ์ชั้นนำของโลกเลือกสายพันธุ์อาชีพที่ใกล้สูญพันธุ์

“ ผู้คนควรหยุดการฝึกอบรมนักรังสีวิทยาในตอนนี้” เจฟฟรีย์ฮินตันกล่าวเสริมว่า“ ชัดเจนอย่างสมบูรณ์” คือ AI จะมีประสิทธิภาพสูงกว่ามนุษย์ในสนามภายในห้าปี

วันนี้นักรังสีวิทยา – ผู้เชี่ยวชาญด้านแพทย์ในด้านการถ่ายภาพทางการแพทย์ที่วินิจฉัยและรักษาโรคในร่างกาย – ยังคงมีความต้องการสูง การศึกษาล่าสุดโดย American Academy of Radiology คาดการณ์การเติบโตอย่างต่อเนื่องภายในปี 2055

ดร. ฮินตันผู้ได้รับรางวัลโนเบลสาขาฟิสิกส์เมื่อปีที่แล้วสำหรับการวิจัยบุกเบิกของเขาใน AI อย่างถูกต้องเชื่ออย่างถูกต้องว่าเทคโนโลยีจะมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญ – ไม่ได้เป็นผู้หางาน

นั่นเป็นเรื่องจริงสำหรับนักรังสีวิทยาที่ Mayo Clinic ซึ่งเป็นหนึ่งในระบบสุขภาพที่สำคัญในสหรัฐอเมริกาซึ่งมีวิทยาเขตหลักตั้งอยู่ใน Rochester รัฐมินนิโซตา ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาพวกเขาได้เริ่มใช้ AI เพื่อเพิ่มความคมชัดโดยอัตโนมัติงานประจำระบุความผิดปกติทางการแพทย์และทำนายโรค AI ยังสามารถใช้เป็น “ชุดที่สอง”

“ แต่มันจะเข้ามาแทนที่นักรังสีวิทยาหรือไม่เราไม่คิดอย่างนั้น” ดร. แมทธิวคอลสตรอมประธานของรังสีวิทยาที่ Mayo Clinic เล่าถึงการคาดการณ์ปี 2559 “ เรารู้ว่ามันยากแค่ไหนทุกอย่างที่เกี่ยวข้อง”

นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ผู้เชี่ยวชาญด้านแรงงานและผู้กำหนดนโยบายได้ถกเถียงกันมานานว่า AI จะมีบทบาทในแรงงานในที่สุดอย่างไร มันจะกลายเป็นผู้ช่วยที่ฉลาดเพิ่มประสิทธิภาพของมนุษย์หรือตัวแทนของหุ่นยนต์ที่จะแทนที่คนงานหลายล้านคนหรือไม่?

การอภิปรายทวีความรุนแรงมากขึ้นเนื่องจากเทคโนโลยีชั้นนำที่อยู่เบื้องหลัง Chatbots ดูเหมือนจะเร็วกว่าที่คาดไว้ Openai ผู้นำในหลายสกุลเงินและ บริษัท อื่น ๆ ใน Silicon Valley ตอนนี้คาดการณ์ว่า AI จะกัดเซาะงานทางปัญญาส่วนใหญ่ในไม่กี่ปี อย่างไรก็ตามนักวิจัยหลายคนคาดหวังว่าสิ่งนี้สอดคล้องกับสิ่งประดิษฐ์แผ่นดินไหวในอดีตเช่นไฟฟ้าหรืออินเทอร์เน็ต

การทำนายการสูญพันธุ์ของนักรังสีวิทยาเป็นกรณีศึกษาที่ชัดเจน จนถึงขณะนี้ AI ได้พิสูจน์แล้วว่าเป็นเครื่องมือทางการแพทย์ที่ทรงพลังสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพและขยายขีดความสามารถของมนุษย์แทนที่จะทำงานของใครก็ตาม

รังสีวิทยาเป็นเป้าหมายสำคัญเมื่อพัฒนาและปรับใช้ AI ในการแพทย์ จากแอพพลิเคชั่น AI มากกว่า 1,000 รายการที่ได้รับการอนุมัติจากสำนักงานคณะกรรมการยาและยาสำหรับการแพทย์ประมาณสามในสี่เป็นรังสีวิทยา AI มักจะดีในการระบุและวัดความผิดปกติเฉพาะเช่นแผลปอดหรือก้อนเต้านม

ศาสตราจารย์ด้านรังสีวิทยาที่ Perelman School of Medicine ที่มหาวิทยาลัยเพนซิลเวเนียและบรรณาธิการวารสารรังสีวิทยา: ปัญญาประดิษฐ์: ปัญญาประดิษฐ์

นักรังสีวิทยาทำมากกว่าภาพการวิจัย พวกเขาแนะนำแพทย์และศัลยแพทย์คนอื่น ๆ ให้พูดคุยกับผู้ป่วยเขียนรายงานและวิเคราะห์เวชระเบียน หลังจากระบุกลุ่มเนื้อเยื่อที่น่าสงสัยในอวัยวะพวกเขาอธิบายถึงความหมายของผู้ป่วยแต่ละรายที่มีประวัติทางการแพทย์เฉพาะดังนั้นใช้ประโยชน์จากประสบการณ์เป็นเวลาหลายปี

David Autor นักเศรษฐศาสตร์แรงงานที่ Massachusetts Institute of Technology กล่าวว่า AI มักจะขโมยงาน“ ประมาทความซับซ้อนของสิ่งที่ผู้คนทำเช่นเดียวกับนักรังสีวิทยาทำมากกว่าการอ่านสแกน”

ที่ Mayo Clinic เครื่องมือ AI ได้รับการวิจัยพัฒนาและปรับแต่งให้เหมาะกับพฤติกรรมการทำงานของแพทย์ที่วุ่นวาย พนักงานเติบโตขึ้น 55% นับตั้งแต่การคาดการณ์ของ DOOM ของ Dr. Hinton ซึ่งจัดหานักรังสีวิทยามากกว่า 400 คน

ในปี 2559 ผู้นำของแผนกรังสีวิทยามีคำเตือนและสิ่งเร้าขั้นสูงสำหรับการรับรู้ภาพเชื้อเพลิง AI ผู้นำรังสีวิทยาได้จัดตั้งทีมเพื่อประเมินผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากเทคโนโลยี

“ สิ่งแรกที่เราคิดว่าเราควรทำคือการใช้เทคโนโลยีนี้เพื่อทำให้เราดีขึ้น” ดร. คอลสตรอมเล่า “นั่นคือเป้าหมายแรกของเรา”

พวกเขาตัดสินใจลงทุน วันนี้แผนกรังสีวิทยามีทีม AI 40 คนรวมถึงนักวิทยาศาสตร์ AI นักวิจัยรังสีวิทยานักวิเคราะห์ข้อมูลและวิศวกรซอฟต์แวร์ พวกเขาพัฒนาเครื่องมือ AI ที่หลากหลายตั้งแต่ตัววิเคราะห์เนื้อเยื่อไปจนถึงตัวทำนายโรค

ทีมทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญเช่นดร. Theodora Potretzke ผู้มุ่งเน้นไปที่ไตกระเพาะปัสสาวะและอวัยวะสืบพันธุ์ เธออธิบายถึงบทบาทของนักรังสีวิทยาว่าเป็น“ แพทย์ของแพทย์คนอื่น ๆ ” ถ่ายทอดผลการถ่ายภาพอย่างชัดเจนซึ่งช่วยและแนะนำ

Dr. Potretzke ได้ร่วมมือกันใช้เครื่องมือ AI ที่วัดจำนวนไต การเจริญเติบโตของไตใช้ร่วมกับซีสต์เพื่อทำนายการลดลงของการทำงานของไตก่อนที่จะปรากฏในการตรวจเลือด ในอดีตเธอส่วนใหญ่วัดปริมาณไตด้วยตนเองเทียบเท่ากับหน้าจอและคาดเดา ผลลัพธ์นั้นแตกต่างกันและเรื่องเล็กน้อยนั้นใช้เวลานาน

Dr. Potretzke ทำงานเป็นที่ปรึกษาผู้ใช้และผู้ทดสอบในขณะที่ทำงานกับทีม AI ของแผนก เธอช่วยออกแบบโปรแกรมซอฟต์แวร์ที่มีรหัสสีสำหรับองค์กรต่าง ๆ และตรวจสอบการวัด

วันนี้เธอยกภาพบนหน้าจอคอมพิวเตอร์แล้วคลิกไอคอนและการวัดระดับไตปรากฏขึ้นทันที ทุกครั้งที่มีการตรวจสอบภาพไตจะช่วยเธอได้ 15 ถึง 30 นาทีและแม่นยำเสมอ

“ นี่เป็นตัวอย่างที่ดีของวิธีที่ฉันยินดีที่จะทำให้ AI มีประสิทธิภาพและแม่นยำยิ่งขึ้น” ดร. Potretzke กล่าว “มันสามารถเพิ่มขึ้นช่วยเหลือและหาปริมาณได้ แต่ฉันไม่ได้เป็นที่ที่ฉันยอมแพ้ในการอธิบายเกี่ยวกับเทคโนโลยี”

ในห้องโถงแพทย์รังสีดร. ฟรานซิส Baffour อธิบายว่า AI หลายวิธีมักจะถูกนำไปใช้กับสนามในพื้นหลัง เขากล่าวว่าผู้ผลิตเครื่องสแกน MRI และ CT ใช้อัลกอริทึม AI เพื่อเร่งภาพการถ่ายภาพและทำความสะอาด

AI ยังสามารถระบุภาพที่แสดงความน่าจะเป็นสูงสุดของการเจริญเติบโตที่ผิดปกติโดยอัตโนมัติโดยหลักนักรังสีวิทยา“ ดูที่นี่ก่อน” โปรแกรมอื่นจะสแกนภาพในเลือดอุดตันในหัวใจหรือปอดแม้ว่าจะมีโฟกัสทางการแพทย์ที่อื่นก็ตาม

“ ตอนนี้ AI เต็มไปด้วยเวิร์กโฟลว์ของเรา” ดร. Bafore กล่าว

โดยรวมแล้ว Mayo Clinic ใช้โมเดล AI มากกว่า 250 รุ่นที่พัฒนาขึ้นภายใน บริษัท และได้รับใบอนุญาตจากซัพพลายเออร์ ภาครังสีวิทยาและโรคหัวใจเป็นผู้บริโภครายใหญ่ที่สุด

ในบางกรณีเทคโนโลยีใหม่เปิดประตูสู่ข้อมูลเชิงลึกเกินความสามารถของมนุษย์ แบบจำลอง AI วิเคราะห์ข้อมูลจาก electrocardiogram เพื่อทำนายว่าผู้ป่วยมีแนวโน้มที่จะพัฒนาภาวะ atrial fibrillation มากขึ้นเช่นภาวะผิดปกติที่ผิดปกติ

โครงการวิจัยรังสีวิทยาใช้อัลกอริทึม AI เพื่อระบุการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในรูปร่างและพื้นผิวของตับอ่อนเพื่อตรวจจับสองปีก่อนการวินิจฉัยตามปกติ ทีม Mayo Clinic กำลังทำงานร่วมกับสถาบันการแพทย์อื่น ๆ เพื่อทดสอบข้อมูลเพิ่มเติม

“ คณิตศาสตร์สามารถเห็นสิ่งที่ดวงตาของบุคคลไม่สามารถทำได้” ดร. จอห์นฮาลัมกาประธานแพลตฟอร์ม Mayo Clinic กล่าวซึ่งดูแลโปรแกรมดิจิทัลของระบบสุขภาพกล่าว

AI Optimist Dr. Halamka เชื่อว่าเทคโนโลยีนี้จะเปลี่ยนยา

“ ห้าปีนับจากนี้เป็นต้นไปการไม่ใช้ AI จะเป็นความผิดพลาด” เขากล่าว “แต่มันจะเป็นมนุษย์ที่ทำงานกับ AI”

ดร. ฮินตันเห็นด้วย เมื่อมองย้อนกลับไปเขาคิดว่าคำพูดของเขาในปี 2559 นั้นกว้างขวางเกินไป เขาเสริมว่าเขาไม่ได้ทำให้ชัดเจนว่าเขากำลังพูดถึงการวิเคราะห์ภาพอย่างหมดจดและผิดในเวลา แต่ไม่มีทิศทาง

ดร. ฮินตันกล่าวว่าในอีกไม่กี่ปีข้างหน้าการตีความภาพทางการแพทย์ส่วนใหญ่จะผ่าน“ การรวมกันของ AI และนักรังสีวิทยาซึ่งจะทำให้นักรังสีวิทยามีประสิทธิภาพมากขึ้นนอกเหนือจากการปรับปรุงความแม่นยำ” ดร. ฮินตันกล่าว