AI 医疗影像诊断：机遇与挑战并存

2017年，CheXNet的问世，宣告AI在医学影像诊断领域展现出超越人类放射科医生的潜力。然而，十年后的今天，尽管AI模型在基准测试中表现出色，但在实际临床应用中却面临诸多挑战：模型泛化能力不足、法规监管严格、AI仅能替代放射科医生工作的一小部分等。尽管如此，放射科医生的需求却持续增长，薪资也水涨船高。这背后的原因是多方面的：AI模型在非标准化条件下的表现不佳、监管障碍以及放射科医生工作内容的多样性。文章总结指出，AI的广泛应用需要社会规则的适应与调整，AI将提升生产力，但完全替代人类工作并非短期内能实现的愿景。