Das Paradoxon der KI in der Radiologie: Bessere Maschinen, beschäftigtere Ärzte

Seit dem Debüt von CheXNet im Jahr 2017 hat KI das Potenzial gezeigt, menschliche Radiologen in Bezug auf Genauigkeit zu übertreffen. Trotz der Fortschritte steht die reale Anwendung von KI jedoch vor Hürden: Generalisierungsbeschränkungen, strenge Vorschriften und der Ersatz nur eines Bruchteils der Aufgaben eines Radiologen durch KI. Paradoxerweise ist die Nachfrage nach Radiologen weiterhin hoch, mit steigenden Gehältern. Dies ist auf die schlechte Leistung von KI unter nicht standardisierten Bedingungen, regulatorische Hürden und die vielschichtige Natur der Arbeit eines Radiologen zurückzuführen. Der Artikel kommt zu dem Schluss, dass die breite Einführung von KI eine Anpassung der gesellschaftlichen Regeln erfordert, KI die Produktivität steigern wird, aber ein vollständiger Ersatz des Menschen nicht unmittelbar bevorsteht.