9 년 전 세계 인공 지능의 주요 과학자 중 한 명이 사라지는 전문 종을 확인했습니다.
제프리 힌튼 (Jeffrey Hinton)은“사람들은 지금 방사선 전문의 훈련을 중단해야한다”고 덧붙였다.
오늘날, 방사선 전문의 – 질병을 진단하고 치료하기 위해 신체를 바라 보는 의료 시각화 의사의 전문가는 여전히 수요가 많습니다. 미국 방사선과 대학에 대한 최근의 연구에 따르면 2055 년까지 끊임없이 노동이 증가하고 있습니다.
작년에 AI의 혁신적인 연구로 노벨 물리학상을 수상한 힌튼 박사는 일반적 으로이 기술이 중대한 영향을 미칠 것이지만 직장 살인자는 아닙니다.
이것은 메인 캠퍼스가 미네소타 주 로체스터에있는 주요 의료 시스템 중 하나 인 Mayo Clinic의 방사선 전문의에게 해당됩니다. AI는 또한 “두 번째 눈 세트”역할을 할 수 있습니다.
Mayo Clinic의 방사선학 회장 인 Matthew Callstrem 박사는 2016 년 예측을 회상하면서“그러나 방사선 전문의로 대체 될 것입니다. 우리는 그렇게 생각하지 않았습니다. “우리는 그것이 얼마나 힘들고 관련된 모든 것을 알고있었습니다.”
컴퓨터 과학자, 작업 전문가 및 정치인들은 오랫동안 AI가 어떻게 노동에서 진행되는지에 대해 논의 해 왔습니다. 수백만 명의 노동자를 대체하여 인간의 성과 나 로봇 대리를 증가시키는 것은 현명한 조수입니까?
채팅 봇을 넘어 서있는 첨단 기술이 예상보다 빠르게 향상되기 때문에 토론은 강화되었습니다. 실리콘 밸리에있는 Openai, Anpropic 및 기타 회사의 지도자들은 이제 AI가 몇 년 동안 대부분의인지 작업에서 사람들을 어둡게 할 것으로 예측합니다. 그러나 많은 연구자들은 전기 나 인터넷과 같은 과거의 지진 발명에 따라 점진적인 변화를 예측합니다.
방사선 전문의의 예상 멸종은 시연 주제별 연구를 제공합니다. 지금까지 AI는 다른 사람의 작업이 아니라 효율성을 높이고 인간 능력을 높이는 강력한 의료 도구입니다.
의학에서 AI의 개발 및 배치와 관련하여 방사선과가 주요 목표였습니다. 제품 및 의약품 통제 사무소에서 승인 한 1000 개가 넘는 진술 중 의학에서 사용하기 위해 약 3/4이 방사선학에 있습니다. AI는 일반적으로 폐 손상 또는 유방 덩어리와 같은 특정 이상을 감지하고 측정 할 때 초과합니다.
Pennsylvania Pennsylvania의 Perelman 의과 대학 교수 인 Charles E. Kan, Jr. 박사는“놀라운 진전이 있었지만 대부분의 인공 지능 도구는 한 가지를 찾고 있었다.
방사선 전문의는 이미지를 연구하는 것보다 훨씬 더 많은 일을합니다. 그들은 다른 의사와 외과 의사에게 조언하고, 환자와 대화하고, 보고서를 작성하고 의료 기록을 분석합니다. 장기에서 의심스러운 직물 클러스터를 식별 한 후, 이것은이 질병의 특정 병력을 가진 별도의 환자에게 수년간의 경험을 촉구 할 수 있다고 해석합니다.
매사추세츠 연구소 (Massachusetts Institute)의 노동 연구소 경제학자 인 데이비드 저자 (David Author)는 AI가 일을 훔칠 것이라는 예측은 종종 사람들이 실제로하는 일의 복잡성을 과소 평가한다.
클리닉에서, II 도구는 점령 된 의사의 작업 경로에 따라 조사, 개발 및 조정되었다. 직원들은 힌튼 박사가 400 x 라인의 사망에 대해 예측 한 순간부터 55 % 증가했습니다.
2016 년 인공 지능 분야에서 만든 이미지 인식 분야의 경고와 업적에 힘 입어 방사선 교수의 리더들은 기술의 잠재적 영향을 평가하기 위해 그룹을 모았습니다.
Callstrom 박사는“우리가해야 할 첫 번째 일은이 기술을 사용하여 우리를 더 좋게 만드는 것이라고 생각했습니다. “이것은 우리의 첫 번째 목표였습니다.”
그들은 투자하기로 결정했습니다. 오늘날 방사선과에는 과학자, 방사선학 연구원, 데이터 분석가 및 프로그래머 엔지니어를 포함하여 40 명으로 구성된 AI 팀이 있습니다. 그들은 조직 분석기에서 질병 예측 변수에 이르기까지 일련의 AI 도구를 개발했습니다.
이 팀은 신장, 방광 및 생식 기관에 집중된 Theodora Pottsk 박사와 같은 전문가와 함께 일합니다. 그녀는 방사선 전문의의 역할을“다른 의사를위한 의사”로 묘사하여 시각화, 도움 및 컨설팅의 결과를 명확하게 전달합니다.
Dr. Conscation은 신장의 양을 측정하는 AI 도구와 협력했습니다. 낭종과 함께 신장의 성장은 혈액 검사에 나타나기 전에 신장 기능의 감소를 예측할 수 있습니다. 과거에, 그녀는 화면의 선과 같은 신장의 부피를 주로 수동으로 측정하고 추측했습니다. 결과는 다양했고 일상은 시간이 소요되었습니다.
Dr. Conscation은 컨설턴트, 최종 사용자 및 테스터로 일하면서 부서 팀과 함께 일했습니다. 그녀는 다양한 직물에 대한 컬러 인코딩이있는 디자인 소프트웨어를 도왔고 측정을 확인했습니다.
오늘 그녀는 컴퓨터 화면에서 이미지를 올리고 아이콘을 누르고 신장 부피의 측정이 즉시 나타납니다. 이것은 그녀가 신장의 이미지를 검사 할 때마다 15 분에서 30 분으로 절약되며, 이것은 항상 정확합니다.
Potska 박사는“이것은 효율성과 정확성을 위해 AI를 배포하는 것이 매우 편리한 좋은 예입니다. “이것은 증가하고 도움을주고 정량화 할 수 있지만 기술에 대한 해석 적 결론을 거부하는 장소는 아닙니다.”
Dalm, X -Ray -Personal 인 Francis Buffur 박사는 종종 백그라운드에서 AI를 사용하는 다양한 방법을 설명했습니다. 그에 따르면 MRI 및 CT 스캐너 제조업체는 AI 알고리즘을 사용하여 촬영 속도를 높이고 청소합니다.
AI는 또한 비정상적인 성장 확률을 보여주는 이미지를 자동으로 식별 할 수 있으며, 실제로 방사선 전문의에게 다음과 같이 말합니다. 또 다른 프로그램은 의학적 치료가 다른 곳에있을 경우에도 심장이나 폐의 혈전에 대한 이미지를 스캔합니다.
Buffur 박사는“AI는 현재 우리 작업 과정의 모든 곳에 있습니다.
일반적으로 Clinic Mayo는 250 개가 넘는 인공 지능 모델을 사용하여 내부에서 개발되고 공급 업체의 라이센스가 부여됩니다. 방사선 및 심장 부서는 가장 큰 소비자입니다.
어떤 경우에는 새로운 기술이 인간 능력 뒤에있는 이해의 문을 열어줍니다. AI의 한 모델은 심각한 세동, 심장 리듬 이상을 개발할 가능성이 더 높은 환자들에게 예측하기 위해 심전도의 데이터를 분석합니다.
방사선과에 관한 연구 프로젝트는 AI 알고리즘을 사용하여 췌장의 미묘한 변화와 췌장의 질감을 구별하여 전통적인 진단에 최대 2 년의 암을 감지합니다. MIO 클리닉 팀은 다른 의료 기관과 협력하여 추가 데이터에 대한 알고리즘을 추가로 확인합니다.
의료 시스템의 디지털 이니셔티브를 감독하는 Mayo Clinic 플랫폼의 John Halalamka 박사는“수학은 인간의 눈이 할 수없는 것을 볼 수 있습니다.
낙관론자 인 Khalamka 박사는이 기술이 의학을 바꿀 것이라고 믿는다.
“5 년 안에 AI 남용은 학대가 될 것”이라고 그는 말했다. “그러나 이것들은 사람들과 AI가 함께 일할 것입니다.”
힌튼 박사는 동의합니다. 되돌아 보면, 그는 2016 년에 너무 광범위하게 말했다고 믿는다 고 이메일로 말했다. 그는 이미지 분석에 대해 독점적으로 말했으며 시간이 지남에 따라 잘못되었지만 방향은 아니라고 분명히 밝히지 않았다고 덧붙였다.
몇 년 후, 의료 이미지의 대부분의 해석은“AI와 X -ray의 조합으로 수행 될 것이며, 이로 인해 방사선 전문의가 정확성을 높이는 것 외에도 훨씬 효과적으로 만들어 질 것”이라고 Hinton 박사는 말했다.
