放射線医学におけるAIのパラドックス：より良い機械、より忙しい医師

2017年のCheXNet登場以来、AIは精度において人間の放射線科医を凌駕する可能性を示してきました。しかし、進歩にもかかわらず、AIの実世界の応用は、汎化の限界、厳しい規制、AIが放射線科医の業務のごく一部しか代替できないことといった障害に直面しています。矛盾しているように聞こえますが、放射線科医の需要は依然として高く、給与も上昇しています。これは、AIが標準化されていない状況下でのパフォーマンスが低いこと、規制上の障壁、そして放射線科医の仕事の多面的性質によるものです。この記事は、AIの普及には社会のルールへの適応が必要であり、AIは生産性を向上させるが、人間の完全な代替は差し迫っていないという結論に至ります。