Vrei să înțelegi cum ar putea inteligența artificială să îți schimbe locul de muncă? Uită-te la radiologie pentru un indiciu.
Radiologia a devenit recent un subiect intens discutat în cursa pentru AI. A fost menționată de mai multe ori, luna trecută de directori, din domeniul tech la Forumul Economic Mondial de la Davos, precum și într-un document oficial al Casei Albe despre AI și economie, potrivit CNN.
Radiologia este departe de a fi singura ocupație afectată de AI, care se integrează treptat în munca inginerilor software, profesorilor și chiar a instalatorilor, printre mulți alții. Dacă va fi adoptată pe scară largă, Goldman Sachs estimează că progresele legate de AI ar putea înlocui 6–7% din forța de muncă din SUA, deși tehnologia este așteptată să creeze și locuri de muncă noi.
Însă domeniul radiologiei a devenit un studiu de caz despre cum AI poate îmbunătăți, nu înlocui, locurile de muncă. Tipul de activitate din radiologie este ideal pentru asistența AI, a spus dr. Po-Hao Chen, medic specializat în radiologie diagnostică la Cleveland Clinic.
Radiologia dispune de o cantitate mare de date pentru cercetare și aplicații AI, care au nevoie de volume uriașe de date pentru antrenare. AI poate analiza cantități imense de date mult mai rapid decât oamenii și deja ajută la accelerarea unor procese din radiologie — de exemplu, la stabilirea scanărilor care necesită atenție imediată.
Dar medicii umani sunt în continuare necesari pentru cea mai mare parte a muncii — precum stabilirea diagnosticelor, examinarea fizică a pacienților și redactarea rapoartelor. Iar locurile de muncă din radiologie sunt estimate să crească mai rapid decât în alte domenii, pe măsură ce specialitatea continuă să adopte tehnologia.
„(AI) nu doar că nu îi înlocuiește pe acești lucrători, dar de fapt crește volumul de muncă pe care îl pot face și cererea pentru serviciile lor”, a spus Jack Karsten, cercetător la Centrul pentru Securitate și Tehnologii Emergente al Universității Georgetown. „Este genul de viitor luminos pe care industria tech îl poate indica drept un exemplu de AI care face bine economiei.”
Cum ajută AI un job fără să-l înlocuiască
AI este foarte bună la analizarea imaginilor și la identificarea tiparelor din date, ambele fiind esențiale în radiologie. Iar domeniul este digitalizat de ani de zile, ceea ce înseamnă că există o abundență de date, potrivit lui Chen.
„Există încă unele cazuri de utilizare mai analogice, dar în SUA, în mare parte, fiecare radiografie, fiecare CT, fiecare RMN poate fi disponibil sub formă de zerouri și unu”, a spus Chen.
Astăzi, radiologii folosesc AI pentru a stabili ce scanări trebuie prioritizate, pentru a îmbunătăți calitatea imaginilor și pentru a ajuta la sintetizarea rapoartelor, potrivit lui Chen și altor doi experți în radiologie care au vorbit cu CNN.
„Este ceva ce nu înlocuiește pe nimeni, ci doar ne face munca mai eficientă și mai relevantă”, a spus dr. Shadpour Demehri, care lucrează în radiologie intervențională la Johns Hopkins Medicine.
René Vidal, profesor de inginerie și radiologie la Universitatea din Pennsylvania, consideră AI deosebit de utilă pentru obținerea de imagini RMN de înaltă calitate cu mai puține măsurători. Acest lucru accelerează procesul și permite consultarea unui număr mai mare de pacienți în același interval de timp.
Alte aplicații sunt explorate în cercetare, cum ar fi folosirea AI pentru a măsura volumul unei tumori sau pentru a completa automat rapoarte, deși acestea sunt probabil încă departe de utilizarea pe scară largă, a spus Vidal.
Joburi care se credea că vor dispărea, dar nu au dispărut
Instrumentele AI trebuie aprobate de Administrația pentru Alimente și Medicamente din SUA (FDA) pentru utilizare medicală, proces care poate dura aproximativ opt ani, având în vedere dezvoltarea și testarea clinică, a spus Vidal. Totuși, aceste aprobări au loc: dintre cele 1.357 de dispozitive medicale cu AI aprobate de FDA, 1.041 sunt destinate radiologiei.
În același timp, locurile de muncă din radiologie par să fie în creștere. Biroul de Statistică a Muncii estimează că angajările în radiologie vor crește cu 5% între 2024 și 2034, peste media de 3% pentru toate ocupațiile. Datele Indeed furnizate CNN arată, de asemenea, că în 2025 existau mai multe joburi în radiologie decât cu cinci ani în urmă.
Cererea pentru imagistică în procesul de diagnostic medical, împreună cu îmbătrânirea populației, sunt probabil factorii care alimentează nevoia de mai multe servicii de radiologie, spun experții.
Dar nu întotdeauna s-a crezut asta. Geoffrey Hinton, informatician laureat al Premiului Nobel și supranumit „nașul AI”, spunea în 2016 că „oamenii ar trebui să nu mai pregătească radiologi acum”, deoarece deep learning — o ramură a AI care modelează modul în care învață creierul uman — ar urma să facă treaba mai bine în cinci până la zece ani.
Hinton a spus, într-un e-mail către New York Times, anul trecut, că a vorbit prea general în comentariile sale din 2016.
Demehri își amintește că, în jurul anilor 2015–2016, exista un sentiment de anxietate în domeniul radiologiei legat de înlocuirea rolurilor umane de către AI. Acum, tehnologia este văzută ca „un al doilea set de ochi”, a spus el.
Capcanele dependenței excesive
Totuși, există riscuri legate de prejudecăți și de o posibilă dependență excesivă de AI, potrivit lui Chen. Spre deosebire de radiologii umani, AI poate prezice cu acuratețe rasa unei persoane pe baza unei radiografii, potrivit unui studiu MIT din 2022, ceea ce ridică îngrijorări legate de bias în diagnostic.
Chen spune că îl îngrijorează și tentația de a lua decizii de personal — cum ar fi înlocuirea unui medic cu o asistentă sau a unui radiolog subspecializat cu un medic de familie — dacă AI devine suficient de avansată. Acest lucru ar putea funcționa în unele cazuri, dar nu pentru majoritatea afecțiunilor pentru care se folosește radiologia, precum detectarea cancerului sau a infecțiilor letale.
„Trebuie să înțelegem că o mare parte din performanța algoritmului provine din faptul că rezultatul automatizării este revizuit de un expert”, a spus el. „Iar împreună, această colaborare, dacă vreți, dintre mașină și expert este ceea ce face îmbunătățirea reală.”
Ştiri video recomandate
