- В США спрос на сертифицированных рентгенологов достиг рекордного уровня — количество вакансий выросло до более 1200, а средняя зарплата превысила полмиллиона долларов в год.
- Несмотря на превосходство ИИ-моделей в тестах по диагностике заболеваний на рентгеновских снимках, они пока не могут полностью заменить врачей-людей из-за ограничений в практическом применении и узкой специализации.
- Оптимальным считается сотрудничество человека и ИИ, поскольку роль рентгенолога выходит далеко за рамки анализа изображений и включает принятие комплексных клинических решений.
В последние годы модели искусственного интеллекта демонстрируют впечатляющие успехи в диагностике заболеваний по рентгеновским снимкам. В частности, такие системы, как CheXNet — разработка Стэнфордского университета, обученная на огромном массиве данных и успешно выявляющая пневмонию — показали в тестах точность и быстродействие, превышающие возможности многих врачей. Аналоги от компаний Annalise.ai, Lunit, Aidoc, Qure.ai и других расширяют спектр обнаруживаемых патологий, а на рынке сегодня насчитывается свыше 700 одобренных Управлением по пищевым продуктам и медикаментам США моделей ИИ для анализа рентгеновских снимков.
Тем не менее, несмотря на высокие показатели в контролируемых условиях, ИИ не смог полностью заменить профессиональных рентгенологов в клинической практике. Основной причиной этого является ограниченная специализация моделей, которые преимущественно ориентированы на диагностику инсульта, заболеваний молочной железы и лёгких — менее 60% всех возможных случаев. Например, в таких областях, как обследование шейного отдела позвоночника или щитовидной железы, специализированных нейросетей почти нет.
Кроме того, существенным вызовом остаётся переносимость моделей между учреждениями: ИИ, прекрасно работающий на одном типе оборудования и стандартах съёмки, может значительно потерять в эффективности при изменении условий, что связано с переобучением и нехваткой разнообразия в обучающих данных. Многие тренировочные выборки содержат преимущественно типичные и чёткие примеры, а снимков с редкими патологиями, а также с низким качеством изображения недостаточно.
Не менее важным аспектом является комплексная роль рентгенолога как человека, который не только ставит диагноз на основе изображений, но и взаимодействует с пациентами и медицинским персоналом, учитывая все обстоятельства клинической картины и отвечая за корректность лечения. Таким образом, несмотря на значительный прогресс ИИ в анализе изображений, эксперты считают, что на ближайшие годы оптимальной остаётся модель сотрудничества между врачом и машиной, где искусственный интеллект служит помощником, а окончательное решение остаётся за специалистом.
В связи с этим в США наблюдается рост количества вакансий для сертифицированных рентгенологов, что подтверждает востребованность квалифицированных специалистов в этой области. Рекордный спрос сопровождается увеличением средней зарплаты, превышающей 500 000 долларов в год, что отражает важность и сложность профессии несмотря на развитие автоматизированных технологий.
