人工智能、人工智能是一个术语,通常与机器人或电脑“学习”相关材料介绍给他们。不同的人有不同的反应,人工智能的概念,尤其是在其潜在医学使用。AI可以执行许多任务同时以同样的方式总是会产生的结果精确,但不一定准确。这是相关领域的诊断放射学,病理学的识别的重要性成像提供诊断至关重要。有一个艺术识别病态,变异和“正常”读,所以必要的彻底性和对细节的关注执行准确读取怎么强调都不过分。
经过四年的大学,可能一年或两年的研究生院,和四年的医学院,一个学生转变到一个主治医师。另一个四、五年后,居民成为研究员,然后一个主治医师。这是相当的旅程;所以许多因素必须被考虑当选择医学专业。那么集成人工智能的可能性为放射学领域影响医学生择业时的决定?当然它。
你的第一个问题总是问三年级医学生在旋转是:“你想去吗?“有许多不同的方式接近这个问题,但我选择诚实地回答,但是名额,“诊断放射学。”
在大多数情况下响应声音类似:“为什么你想追求的领域积极努力取代你吗?“对我来说,答案非常简单。我追求放射学,因为我真的兴奋未来,真的相信任何变化的技术只能受益放射科医生和病人。
在医学上,精度的重要性不能被忽视。诊断放射科医生在全世界每年阅读数以百万计的考试,需要系统做出决策,他们提出了基于图像。人工智能与模式识别项目有可能帮助识别潜在的病理和变体。这是最终可能成为比有害更有帮助,因为人工智能可以帮助分流的考试进入医疗记录系统。分流的援助可以通过优先加快生产力可疑读取基于模式识别编码。
多么的特别会有一个积极的角色在推进这一技术有可能节省时间和拯救生命?机会学习更多和参与下一阶段的放射学是一个非常有吸引力的追求这个专业作为职业选择的一部分。虽然我在我训练的早期阶段,我不相信在技术进步在放射学的工作。
人工智能的可能性完全取代诊断放射科医生是有争议的。虽然一些模型取得了可喜的成果,但总是会医学的误差小。这么小的,在某些情况下误差可能导致生命或死亡。例如,考试有一些像素包含工件(放射学的术语指的是诸如珠宝对病人或一个影子图像的一部分,或在暴露)之间的区别可能就是一个新的病人诊断和定位误差。
放射学完全匹配今年在全国居民匹配的项目,所以我认为它是安全的和兴奋感兴趣的无疑是增长。这个专业肯定是蓬勃发展,越来越多的申请人一样兴奋我机会的放射学范式的转变。然而,我确实认为重大改变的想法让很多人不舒服。一想到失去任何控制,特别是当它涉及到你的职业,就足以让任何人选择医学专业时三思而后行。这是一个独特的放射学的时候,我兴奋的未来医学不管它看起来如何,只要病人和健康结果仍然是首要任务。
路易斯·乔丹是一个医科学生。
图片来源:Shutterstock.com