Хоће ли нам машине узети посао – радиологија показује како ВИ мења тржиште рада

Радиологија се наметнула као незаобилазна тема разговора у трци за вештачком интелигенцијом. Нема баш много оних који су присуствовали скупу посвећеном ВИ а нису чули да алати засновани на ВИ проналазе и најситније промене на разним медицинским снимцима пацијената.

Колико је ВИ загазила на терен радиолгије показује и податак да су ову област медицине, прошлог месеца, више пута помињали руководиоци технолошких компанија на Светском економском форуму у Давосу, а налази се и у тзв. Белој књизи Беле куће посвећеној вештачкој интелигенцији и економији, наводи Си-Ен-Ен на свом сајту.

Далеко од тога да је радиологија једино занимање на које утиче вештачка интелигенција, која се постепено интегрише у рад многих – од софтверских инжењера, наставника, па све до водоинсталатера. „Голдман Сакс“ процењује да би напредак везан за вештачку интелигенцију могао да потисне између шест и седам одсто америчке радне снаге, иако се очекује да ће технологија створити и нова радна места.

Област радиологије је постала пример како вештачка интелигенција може да побољша, а не да замени, радна места. Природа посла у овој области је такође идеална за примену вештачке интелигенције, каже др По-Хао Чен, специјалиста дијагностичке радиологије на Кливлендској клиници.

Радиологија има доста доступних података за истраживање и примену вештачке интелигенције. Такође, за развој алата заснованих на ВИ управо су потребне велике количине података.

Вештачка интелигенција може да анализира огромне количине података много брже него људи и већ помаже у убрзавању одређених процеса у радиологији. На пример, утврђивање којим пацијентима је (на основу анализе снимака) потребна хитна додатна детаљнија дијагностика.

Али лекари и даље морају да обављају највећи део посла попут постављања дијагноза, физичког прегледа пацијената и писања извештаја. Пројекције показују да ће се послови у радиологији развијати брже од позива у другим областима, како нове технологије буду више прихватане.

„Вештачка интелигенција не само да не замењује те раднике, већ заправо повећава количину посла коју могу да обављају и повећава потражњу за њиховим услугама“, истакао је Џек Карстен, истраживач у Центру за безбедност и нове технологије у Џорџтауну. „То је нека врста светле будућности на коју технолошка индустрија може да укаже, уколико вештачка интелигенција настави да економији доноси бољитак.“

Како ВИ помаже у послу без укидања радног места

Вештачка интелигенција је веома добра у анализи слика и уочавању образаца у подацима, што је кључно за радиологију. А област је пролазила кроз процес дигитализације годинама, што значи да постоји обиље података, објашњава др Чен.

„Постоји мањи број случајева у којима је и даље неопходан аналогни приступ, али у САД углавном сваки рендгенски снимак, сваки снимак који направи скенер или магнетна резонанца, могу бити доступни као нуле и јединице“, наводи Чен.

Данас, радиолози користе вештачку интелигенцију како би утврдили којим снимцима (то јест пацијентима) треба дати приоритет у даљој дијагностици, где је неопходно побољшати квалитет слике, а ВИ помаже и у сумирању извештаја, прецизирали су др Чен и још два стручњака за радиологију у изјави за Си-Ен-Ен.

„То је нешто што никога не замењује, већ само чини наш посао ефикаснијим и смисленијим“, рекао је др Шадпур Демери, који ради на Одељењу интервентне радиологије Медицинског факултета и центра „Џонс Хопкинс“.

Рене Видал, професор инжењерства и радиологије на одељењу за инжењерство Пенсилваније, сматра да је вештачка интелигенција посебно корисна за уочавање висококвалитетних снимака магнетном резонанцом са мање мерења. То убрзава процес и омогућава да се више пацијената прегледа у истом временском периоду.

И друге примене се разматрају у истраживањима, као што је коришћење ВИ за одређивање запремине тумора или аутоматско попуњавање извештаја, иако резултати још нису ни близу очекиваног квалитета, рекао је Видал.

Послови за које се предвиђало да ће нестати, али нису

Алате засноване на ВИ мора одобрити Америчка агенција за храну и лекове за медицинску употребу, што би могло да потраје око осам година, с обзиром на процес развоја и клиничко тестирање, нагласио је Видал. Али та одобрења се свакако дешавају: Од тренутно одобрених 1.357 медицинских уређаја чији је рад на неки начин подржан вештачком интелигенцијом, 1.041 је за радиологију.

Истовремено, чини се да расте број радних места у области радиологије. Амерички Биро за запошљавање предвиђа да ће тај раст бити око пет одсто од 2024. до 2034. године, што је више од просека за сва занимања који износи три одсто.

Подаци компаније "Indeed", у које је Си-Ен-Ен имао увид, такође указпују на то да је 2025. године било више радних места у радиологији у поређењу са ситуацијом пре пет година.

Потражња за снимањем током процеса постављања дијагнозе, заједно са повећаним старењем становништва, вероватно покреће потребу за више радиолошких услуга, кажу стручњаци за радиологију који су разговарали са новинарима Си-Ен-Ена.

Али то није увек био начин размишљања. Добитник Нобелове награде за рачунарство, Џефри Хинтон, такође познат као отац вештачке интелигенције, рекао је 2016. године да „људи треба одмах да престану да обучавају радиологе“ јер ће дубоко учење – подтип вештачке интелигенције који моделира како људски мозак учи – боље обављати посао за пет до десет година.

Хинтон је у имејлу Њујорк тајмсу прошле године истакао да је у тим коментарима из 2016. године говорио уопштено.

Демери подсећа да је међу запосленима у области радиологије постојао страх да ће ВИ заменити људе на разним радним местима 2015. и 2016. године. Сада се технологија доживљава као „други пар очију“, каже Демери.

Замке претераног ослањања на ВИ

Ипак, постоје ризици око пристрасности и потенцијалног претераног ослањања на вештачку интелигенцију, упозорава др Чен. За разлику од радиолога који су људи, на пример, вештачка интелигенција може тачно да предвиди расу особе на основу рендгенског снимка, показала је студија МИТ-а из 2022. године, што изазива забринутост због пристрасности у дијагнозама.

Чен каже да је такође забринут због искушења да доноси одлуке о запошљавању – као што је замена лекара медицинском сестром или субспецијалистичког радиолога лекаром опште праксе – ако ВИ постане довољно напредна. То би могло да функционише у неким случајевима, али не и за већину стања за која се радиологија користи, попут откривања рака или смртоносних инфекција.

„Морамо да схватимо да велики део перформанси алгоритма долази од чињенице да резултате аутоматизације прегледа стручњак. И заједно, ова сарадња,да је тако назовем, између машине и стручњака је оно што чини побољшање стварним“, поручио је др Чен.