Veštačka inteligencija transformiše radiologiju povećanjem efikasnosti i obima rada
AI poboljšava analizu medicinskih snimaka, ali lekari i dalje imaju ključnu ulogu
Radiologija se poslednjih godina sve češće navodi kao primer zanimanja koje veštačka inteligencija neće zameniti, već temeljno transformisati. Upravo taj sektor, smatraju stručnjaci, najbolje pokazuje kako bi AI mogao da promeni način rada, poveća efikasnost i podstakne veću potražnju za visokoobrazovanim kadrom, umesto da ga istisne sa tržišta rada.
Uticaj veštačke inteligencije na radiologiju sve češće je tema globalnih rasprava o budućnosti rada. O tome su nedavno govorili i tehnološki lideri na Svetskom ekonomskom forumu u Davosu, ali i autori analize Bele kuće o ekonomskim efektima primene AI tehnologija.
Prema procenama investicione banke Goldman Sachs, razvoj veštačke inteligencije mogao bi da zameni između šest i sedam odsto radnih mesta u Sjedinjenim Američkim Državama, ali se istovremeno očekuje stvaranje novih profesija. Radiologija se u tim analizama često ističe kao primer oblasti u kojoj AI nadopunjuje ljudski rad, umesto da ga zameni, piše CNN.
AI ubrzava analizu, ali lekari ostaju ključni
Radiologija je posebno pogodna za primenu veštačke inteligencije jer raspolaže ogromnim količinama digitalnih podataka neophodnih za treniranje algoritama. AI sistemi mogu da analiziraju medicinske snimke i prepoznaju obrasce znatno brže od ljudi, a već se koriste za rangiranje nalaza koji zahtevaju hitnu pažnju.
Ipak, lekari i dalje imaju presudnu ulogu. Postavljanje dijagnoze, pregled pacijenata i izrada medicinskih izveštaja ostaju u rukama stručnjaka. Kako ističu eksperti, tehnologija zapravo povećava obim posla koji radiolozi mogu da obave.
„Veštačka inteligencija ne zamenjuje radnike, već povećava količinu posla koju mogu da urade i potražnju za njihovim uslugama“, kaže istraživač Džek Karsten iz Centra za bezbednost i nove tehnologije Univerziteta Georgetown.
Digitalizacija otvorila vrata veštačkoj inteligenciji
Radiologija je među prvim medicinskim granama koja je u potpunosti digitalizovala svoje procese. Danas su gotovo svi rendgenski, CT i MRI snimci dostupni u digitalnom obliku, što je omogućilo razvoj i primenu naprednih AI sistema.
Radiolozi već koriste veštačku inteligenciju za unapređenje kvaliteta snimaka, analizu podataka i izradu sažetaka nalaza. Stručnjaci navode da ovi alati povećavaju efikasnost i omogućavaju lekarima da se više posvete složenijim medicinskim odlukama.
AI takođe može da ubrza same postupke snimanja. Istraživanja pokazuju da je moguće dobiti kvalitetne MRI snimke uz manji broj merenja, čime se skraćuje trajanje pregleda i omogućava obrada većeg broja pacijenata.
Primena AI u zdravstvu raste, ali sporije nego što se očekivalo
Uprkos velikom potencijalu, primena veštačke inteligencije u medicini napreduje sporije nego što se ranije predviđalo. Razlog su strogi regulatorni zahtevi, zbog kojih odobravanje medicinskih AI sistema u SAD može trajati i do osam godina.
Ipak, pomaci su vidljivi. Od više od 1.300 medicinskih uređaja zasnovanih na veštačkoj inteligenciji koje je odobrila američka Agencija za hranu i lekove FDA, čak 1.041 odnosi se na oblast radiologije.
Istovremeno raste i broj radnih mesta. Američki Zavod za statistiku rada procenjuje da će zaposlenost u radiologiji porasti oko pet odsto do 2034. godine, što je iznad proseka svih zanimanja.
Od straha do "drugog para očiju"
Pre desetak godina deo stručne javnosti upozoravao je da bi veštačka inteligencija mogla u potpunosti da zameni radiologe. Među njima je bio i nobelovac Geoffrey Hinton, jedan od pionira razvoja veštačke inteligencije, koji je 2016. godine izjavio da bi „ljudi trebalo da prestanu da školuju radiologe“.
Hinton je kasnije priznao da je ta procena bila previše široko postavljena. Danas se veštačka inteligencija u radiologiji najčešće opisuje kao „drugi par očiju“ koji pomaže lekarima u analizi nalaza.
Rizici preteranog oslanjanja na tehnologiju
Uprkos prednostima, stručnjaci upozoravaju i na rizike. Među njima su pristrasnost algoritama i preveliko oslanjanje na automatizovane sisteme. Istraživanja su pokazala da AI može da prepozna rasnu pripadnost pacijenata na osnovu rendgenskih snimaka, što otvara pitanje mogućih diskriminatornih dijagnoza.
Postoji i bojazan da bi zdravstveni sistemi, u potrazi za uštedama, mogli da smanjuju broj specijalista ili deo njihovih poslova prebace na manje kvalifikovan kadar, što bi moglo da ugrozi kvalitet dijagnostike.
Radiolozi zato naglašavaju da uspeh AI sistema u velikoj meri zavisi od ljudske kontrole. „Veliki deo efikasnosti algoritama proizlazi iz činjenice da njihove rezultate proveravaju stručnjaci. Saradnja između lekara i tehnologije donosi stvarni napredak“, zaključuju sagovornici.
