Жасанды интеллект радиологтардың орнын баса ала ма?

Жаңа жасанды интеллект моделі жарқын көрсетілім алған сайын, сол бір мәселе қайта туындайды - жасанды интеллект радиологтарды алмастыра ма? Бұл орынды алаңдаушылық. Радиология кескіндерге, үлгілерге бай, ал компьютерлер үлгілерді бүлдіршіндер түймелерді жақсы көретіндей жақсы көреді.

Міне, айқынырақ жауап: жасанды интеллект радиологияны тез өзгертіп жатыр... және ол көбінесе жұмыстың пішінін өзгертеді, оны жоймайды. Кейбір тапсырмалар қысқарады. Бірнеше жұмыс ағыны керісінше болады. Ешқашан бейімделмейтін радиолог шеттетілуі мүмкін. Дегенмен, клиникалық көмектің күрделі шындығында толық ауыстыру мүлдем басқаша.

Осыдан кейін оқуға болатын мақалалар:

🔗 Жасанды интеллект дәрігерлерді алмастыра ма: медицинаның болашағы
Қазіргі медициналық тәжірибедегі жасанды интеллекттің рөліне шынайы көзқарас.

🔗 Жасанды интеллект ауыл шаруашылығына қалай көмектеседі
Жасанды интеллект өнімділікті, жоспарлауды және ферма шешімдерін қабылдауды жақсарту жолдары.

🔗 Неліктен жасанды интеллект қоғамға зиянды
Алаяқтық, жұмыстан айырылу, бақылау және жалған ақпарат сияқты тәуекелдер.

🔗 Жасанды интеллект аномалияларды қалай анықтайды
Модельдер деректер мен жүйелердегі ерекше әрекеттерді қалай белгілейді.

Шындықты тікелей тексеру: жасанды интеллект қазір не істеп жатыр ✅

Бүгінгі таңда радиологиядағы жасанды интеллект негізінен тар мамандықтарда күшті:

• Қорқынышты зерттеулер кезектен өту үшін шұғыл нәтижелерді белгілеу (сұрыптау) 🚨

• Түйіндер, қан кетулер, сынықтар, эмболия және т.б. сияқты «белгілі үлгілерді» табу.

• Адамдар өлшей алатын, бірақ өлшеуді жек көретін заттарды (көлемдер, өлшемдер, уақыт өте келе өзгеру) өлшеу 📏

• Скринингтік бағдарламаларға адамдарды жұмыстан шығармай, көлемді басқаруға көмектесу

Бұл жай ғана шу емес: реттелетін, клиника ішіндегі радиология жасанды интеллект клиникалық жасанды интеллект құрылғыларының үлкен бөлігін құрайды . FDA рұқсат еткен жасанды интеллект/клиникалық медитация медициналық құрылғыларының 2025 жылғы таксономиялық шолуында (FDA 2024 жылдың 20 желтоқсанындағы кескіндерді кіріс ретінде қабылдайтыны, ал радиология көпшілік үшін негізгі шолу панелі болғаны анықталды Бұл «клиникалық жасанды интеллекттің» қай жерде бірінші болып келетіні туралы үлкен мәлімет. [1]

Бірақ «пайдалы» деген сөз «дәрігерді автоматты түрде ауыстыру» дегенмен бірдей емес. Басқа шектеу, басқа тәуекел, басқа жауапкершілік...

Неліктен «алмастыру» көп жағдайда дұрыс емес ойлау моделі болып табылады 🧠

Радиология тек «пиксельдерге қарап, ауруды атау» емес.

Іс жүзінде радиологтар келесі әрекеттерді орындайды:

• Клиникалық сұрақтың тапсырыс берілген емтиханға сәйкес келетінін анықтау

• Алдын ала тексерулерді, хирургиялық тарихты, артефактілерді және күрделі жағдайларды өлшеу

• Шын мәнінде не болып жатқанын анықтау үшін жолдама берген дәрігерге қоңырау шалу

• Тек нәтижені белгілеп қана қоймай, келесі қадамдарды ұсыну

• Есеп үшін медициналық-құқықтық жауапкершілікті өз мойнына алу

Міне, «скучно естіледі, бәрі жалықтырады ма?» деген қысқаша көрініс:

Сағат 02:07. Компьютерлік томография басы. Қозғалыс артефакті. Анамнезде «бас айналу» деп жазылған, медбикенің жазбасында «құлау» деп жазылған, ал антикоагулянттар тізімінде «ух-ох» деп жазылған.
Жұмыс «нүктелі қан кету пиксельдері» емес. Жұмыс сұрыптау + контекст + тәуекел + келесі қадамның анықтығы.

Сондықтан клиникалық орналастырудың ең көп таралған нәтижесі: жойып жіберудің орнына оларды қолдайды

Бірнеше радиология қоғамдары адами қабат туралы ашық айтты: көп қоғамдылық этика туралы мәлімдеме (ACR/ESR/RSNA/SIIM және басқалары) жасанды интеллектті радиологтар жауапкершілікпен басқаруы керек нәрсе ретінде сипаттайды, соның ішінде радиологтар жасанды интеллект қолдайтын жұмыс процесінде пациенттерге күтім жасау үшін жауапты болып қала беретіні . [2]

Радиология үшін жасанды интеллекттің жақсы нұсқасын не құрайды? 🔍

Егер сіз жасанды интеллект жүйесін бағалап жатсаңыз (немесе оған сену-сенбеу туралы шешім қабылдасаңыз), «жақсы нұсқа» ең керемет демо нұсқасы емес, клиникалық шындықпен байланыста болғаннан кейін де сақталған нұсқасы.

Жақсы радиологиялық жасанды интеллект құралы келесі қасиеттерге ие:

• Анық ауқым - ол бір нәрсені жақсы орындайды (немесе нақты анықталған заттар жиынтығы)

• Күшті валидация - әртүрлі сайттарда, сканерлерде, популяцияларда тексерілген

• Жұмыс ағынының сәйкестігі - барлығын бақытсыз етпей, PACS/RIS жүйесіне біріктіріледі

• Шу аз - зиянды ескертулер мен жалған оң нәтижелер аз (әйтпесе сіз оны елемейсіз)

• Түсіндіруге көмектесетін нәрсе - мінсіз ашықтық емес, бірақ тексеруге жеткілікті

• Басқару - ауытқуларды, сәтсіздіктерді, күтпеген бейімділікті бақылау

• Есеп беру - кімнің қол қоятынын, кімнің қателіктерге ие екенін, кімнің оларды ушықтыратынын анық көрсету

Сонымен қатар: «ол FDA мақұлдаған» (немесе оған балама) маңызды белгі болып табылады, бірақ бұл қауіпсіздік кепілі емес. Тіпті FDA-ның жасанды интеллектке негізделген құрылғылар тізімі де жан-жақты емес ашықтық ресурсы және оны қосу әдісі құрылғылардың жалпыға қолжетімді материалдарда жасанды интеллектті қалай сипаттайтынына ішінара байланысты. Аударма: сізге әлі де жергілікті бағалау және үздіксіз мониторинг қажет. [3]

Бұл зеріктіретін сияқты... ал медицинада зеріктіру жақсы. Зеріктіру қауіпсіз 😬

Салыстыру кестесі: радиологтар жиі кездесетін жасанды интеллект нұсқалары 📊

Бағалар көбінесе баға ұсынысына негізделген, сондықтан мен нарықтың бұл бөлігін анық емес етіп сақтаймын (өйткені олай болуы мүмкін).

Пішімдеудегі ерекшеліктерді мойындау: «Баға» белгісіз болып қалады, себебі сатушылар белгісіз бағаны жақсы көреді. Бұл мен жалтарып жүргенім емес, бұл нарық 😅

Жасанды интеллект тар жолдарда орташа адамнан асып түсе алатын жер 🏁

Жасанды интеллект тапсырма келесідей болғанда ең көп жарқырайды:

• Өте қайталанатын

• Үлгіге тұрақты

• Оқыту деректерінде жақсы көрсетілген

• Анықтамалық стандарт бойынша ұпай жинау оңай

Кейбір скринингтік жұмыс процестерінде жасанды интеллект көздердің өте тұрақты қосымша жиынтығы ретінде әрекет ете алады. Мысалы, кеуде скринингтік жасанды интеллект жүйесінің үлкен ретроспективті бағалауы оқырмандарды салыстырудың орташа көрсеткіштерінің жоғарырақ екенін (бір оқырман зерттеуінде AUC бойынша) және тіпті Ұлыбритания стиліндегі қос оқу жүйесінде жұмыс жүктемесінің азаюын модельдеуді көрсетті. Міне, «тар жолақты» жеңіс: ауқымды түрде тұрақты үлгідегі жұмыс. [4]

Бірақ тағы да... бұл жұмыс процесіне көмек, «жасанды интеллект нәтижеге иелік ететін радиологты алмастырады» емес.

Жасанды интеллект әлі де қиындықтарға тап болып жатқан жер (және бұл кішкентай нәрсе емес) ⚠️

Жасанды интеллект әсерлі болуы мүмкін, бірақ клиникалық тұрғыдан маңызды жолдармен сәтсіздікке ұшырауы мүмкін. Жалпы ауырсыну нүктелері:

• Таратылудан тыс жағдайлар : сирек кездесетін аурулар, ерекше анатомия, операциядан кейінгі ерекшеліктер

• Контексттік соқырлық : «әңгімесіз» бейнелеу нәтижелері адастыруы мүмкін

• Артефакт сезімталдығы : қозғалыс, металл, тақ сканер параметрлері, контраст уақыты... қызықты нәрселер

• Жалған оң нәтижелер : бір жаман жасанды интеллект күні уақытты үнемдеудің орнына қосымша жұмыс тудыруы мүмкін

• Үнсіз сәтсіздіктер : қауіпті түрі - бір нәрсені үнсіз жіберіп алған кезде

• Деректер дрейфі : хаттамалар, машиналар немесе популяциялар өзгерген кезде өнімділік өзгереді

Соңғысы теориялық емес. Тіпті жоғары өнімді кескін модельдері де кескіндерді алу тәсілі өзгерген кезде (сканер аппараттық құралдарын ауыстыру, бағдарламалық жасақтаманы жаңарту, қайта құруды өзгерту) ауытқуы мүмкін, және бұл ауытқу клиникалық тұрғыдан маңызды сезімталдықты/ерекшелікті зияндылығына байланысты маңызды жолдармен өзгертуі мүмкін. Сондықтан «өндірістегі мониторинг» деген сөз танымал сөз емес, бұл қауіпсіздік талабы. [5]

Сонымен қатар - және бұл өте үлкен - клиникалық жауапкершілік алгоритмге ауыспайды . Көптеген жерлерде радиолог жауапты қол қоюшы болып қала береді, бұл сіздің нақты өмірде қаншалықты бейтарап болуыңызды шектейді. [2]

Радиолог мамандығы өседі, кішіреймейді 🌱

Бір жағынан, жасанды интеллект радиологияны «дәрігерге ұқсас» ете алады, кем емес.

Автоматтандыру кеңейген сайын радиологтар көбінесе мыналарға көбірек уақыт бөледі:

• Ауыр жағдайлар және көп мәселелі науқастар (ЖИ жек көретіндер)

• Хаттамалау, орындылық және жолды жобалау

• Зерттеу нәтижелерін клиниктерге, ісік тақталарына және кейде пациенттерге түсіндіру 🗣️

• Интервенциялық радиология және кескінге бағытталған процедуралар (өте автоматтандырылмаған)

• Сапалы көшбасшылық: жасанды интеллекттің өнімділігін бақылау, қауіпсіз енгізуді қамтамасыз ету

«Мета» рөлі де бар: біреу машиналарды басқаруы керек. Бұл автопилотқа ұқсайды - сізге әлі де ұшқыштар қажет. Мүмкін, метафора аздап кемшілікті шығар... бірақ сіз түсінесіз.

Радиологтарды алмастыратын жасанды интеллект: нақты жауап 🤷♀️🤷♂️

• Жақын арада: ол жұмыс бөліктерін (өлшеулер, сұрыптау, кейбір екінші оқырман үлгілері) ауыстырады және қызметкерлерге деген қажеттіліктерді шетте өзгертеді.

• Ұзақ мерзімді перспективада: бұл белгілі бір скринингтік жұмыс процестерін айтарлықтай автоматтандыруы мүмкін, бірақ көптеген денсаулық сақтау жүйелерінде адамның бақылауы мен күшейтілуі қажет.

• Ең ықтимал нәтиже: радиологтар + жасанды интеллект өз бетінше жұмыс істеуден асып түседі, ал жұмыс бақылауға, коммуникацияға және күрделі шешім қабылдауға ауысады.

Егер сіз медицина студенті немесе жас дәрігер болсаңыз: болашаққа қалай дайындалу керек (үрейсіз) 🧩

Технологияға қызықпасаңыз да, көмектесетін бірнеше практикалық қадамдар:

• Жасанды интеллекттің қалай сәтсіздікке ұшырайтынын біліңіз (ауытқу, дрейф, жалған оң нәтижелер) - бұл қазір клиникалық сауаттылық [5]

• Жұмыс процесі және информатика негіздерін (PACS, құрылымдық есеп беру, сапаны қамтамасыз ету) меңгеріңіз

• Күшті қарым-қатынас әдеттерін дамытыңыз - адами қабат құнды бола түседі

• Мүмкін болса, ауруханаңыздағы жасанды интеллектті бағалау немесе басқару тобына қосылыңыз

• Жоғары контекст + процедуралар бар аймақтарға назар аударыңыз (ИК, күрделі нейро, онкологиялық бейнелеу)

Иә, «Бұл модель мына жерде пайдалы, мына жерде қауіпті және біз оны қалай бақылаймыз» деп айта алатын адам болыңыз. Ондай адамды ауыстыру қиынға соғады.

Қорытынды + қысқаша шолу 🧠✨

Жасанды интеллект радиологияны түбегейлі өзгертеді, ал басқаша болып көріну - бұл мүмкін емес нәрсе. Бірақ «радиологтар жойылды» деген әңгіме көбінесе зертханалық халат киген кликбейттен тұрады.

Жылдам қабылдау

• Жасанды интеллект қазірдің өзінде сұрыптау, анықтауды қолдау және өлшеуге көмек көрсету үшін қолданылады.

• Ол тар, қайталанатын тапсырмаларды орындауда тамаша және сирек кездесетін, жоғары контекстті клиникалық шындықпен байланысты емес.

• Радиологтар тек заңдылықтарды анықтаумен шектелмейді - олар контекстке сәйкестендіреді, байланысады және жауапкершілікті өз мойнына алады.

• Ең шынайы болашақ - «жасанды интеллектті қолданатын радиологтардың» «оны қабылдамайтын радиологтардың» орнын басуы, ал жасанды интеллект мамандықты жаппай алмастыруы емес. 😬🩻

Сілтемелер

1. Сингх Р. және т.б., npj Digital Medicine (2025) - FDA рұқсат еткен 1016 жасанды интеллект/клетка медициналық құрылғыларына рұқсатты қамтитын таксономиялық шолу (2024 жылдың 20 желтоқсанына дейін тізімделген), медициналық жасанды интеллект бейнелеу кірістеріне қаншалықты жиі тәуелді екенін және радиологияның қаншалықты жиі негізгі шолу комиссиясы болып табылатынын көрсетеді. толығырақ оқыңыз

2. ESR ұйымдастырған көпқоғамдық мәлімдеме - Радиологиядағы жасанды интеллект үшін қоғамаралық этикалық құрылым, онда жасанды интеллект қолдайтын жұмыс процестерінде басқаруды, жауапты орналастыруды және клиниктердің есеп беруін жалғастыруды баса көрсетеді. толығырақ оқыңыз

3. АҚШ FDA жасанды интеллектпен жабдықталған медициналық құрылғылар беті - FDA-ның жасанды интеллектпен жабдықталған медициналық құрылғыларға арналған ашықтық тізімі мен әдіснамалық ескертпелері, соның ішінде ауқымы және инклюзияны анықтау әдісі туралы ескертулер. толығырақ оқыңыз

4. McKinney SM және т.б., Nature (2020) - Сүт безі қатерлі ісігін скринингтеуге арналған жасанды интеллект жүйесін халықаралық бағалау, оның ішінде оқырмандарды салыстыру талдауы және қос оқу жағдайындағы жұмыс жүктемесінің әсерін модельдеу. толығырақ оқу

5. Roschewitz M. және т.б., Nature Communications (2023) - Медициналық кескін жіктеуіндегі сатып алудың өзгеруі кезіндегі өнімділік ауытқуын зерттеу, орналастырылған бейнелеу жасанды интеллектінде мониторинг пен ауытқуды түзетудің маңыздылығын көрсетеді. толығырақ оқу

Ресми AI көмекші дүкенінен ең соңғы AI-ді табыңыз

Біз туралы