O paradoxo da IA ​​em radiologia: máquinas melhores, médicos mais ocupados

Desde a estreia do CheXNet em 2017, a IA demonstrou potencial para superar radiologistas humanos em precisão. No entanto, apesar dos avanços, a aplicação em mundo real da IA ​​enfrenta obstáculos: limitações de generalização, regulamentações rigorosas e a substituição pela IA de apenas uma fração das tarefas de um radiologista. Contraintuitivamente, a demanda por radiologistas permanece alta, com salários altos. Isso se deve ao baixo desempenho da IA ​​em condições não padronizadas, barreiras regulatórias e a natureza multifacetada do trabalho de um radiologista. O artigo conclui que a adoção generalizada da IA ​​necessita da adaptação das regras da sociedade, a IA aumentará a produtividade, mas a substituição completa do ser humano não é iminente.