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      這一科室醫生不會被AI取代,高薪、缺人!

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        對一些醫生而言,AI醫療的發展可能意味著自主權、地位甚至工作的喪失,但對放射科醫生來說,情況可能完全不同……

        撰文 | 凌駿

        

        “我們應該從現在起就停止培訓放射科醫生。因為5年內,AI的表現將超越放射科醫生?!边@是諾貝爾獎得主、英國計算機學家Geoffrey Hinton教授在2016年所說的話。

        然而10年過去,Hinton教授對于AI的樂觀預測怕是落空了。又或者說,他低估了放射科醫生在診療活動中所能發揮的價值。

        實際上,在AI醫療時代,放射科醫生不降反增。2026年1月舉辦的達沃斯世界經濟論壇上,英偉達CEO黃仁勛稱,在AI的幫助下,放射科醫生能將更多精力放在疾病診療。但隨著患者增多,醫院對放射科醫生的需求將隨之增加。

        

        另據美國勞工統計局數據,放射科醫生就業崗位持續增長,預計從2024年到2034年就業人數將增長5%,高于所有職業3%的平均增長率。在我國,放射科醫生人才緊缺的情況同樣存在。

        “AI不會取代放射科醫生,反而會推動崗位需求?!鄙虾iL海醫院放射診斷科副主任醫師曹凱向“醫學界”推測,“但這一過程中,它似乎也正在給放射科醫生的價值,制定新的評判標準。”

        放射學依然是備受青睞的學科

        事實上,放射學之所以受到大量科技公司和資本的關注,是因為它是AI在醫療領域應用的最佳落地學科場景。

        計算機視覺是最早展現出超人類能力,且迄今發展最為成熟的智能技術。統計數據顯示,截至2025年底,在美國食品藥品監督管理局(FDA)批準的約1300種AI醫療設備中,有約1000種用于放射學領域。

        因此,按照“放射醫生時代終結”的設想,患者走出影像室,拿上機器給出的報告和結論,就可以直接對接全科或??漆t生。

        但事實并非如此。在歐美,放射學依然是最受歡迎的學科之一,根據Medsacpe發布的2025年美國醫生薪酬報告,放射科醫生以年薪52.6萬美元位居第三,僅次于骨科和整形外科。

        “雖然AI取得了驚人的進步,但這些工具大多只能關注一件事。”放射科教授、《放射學·人工智能》雜志編輯Charles Kahn曾在采訪中表示。

        曹凱同樣認為,目前,AI的“超能力”主要聚焦在單模態的圖像識別,但放射科的工作遠不只是研究影像。

        “放射科醫生需要具備多學科知識,結合患者病史、實驗室指標等多維度信息綜合判斷,與不同專科形成準確的醫療決策銜接?!辈軇P告訴“醫學界”。

        在長海醫院,放射科醫生已經開始利用AI來增強圖像、識別醫學異常并預測疾病。2023年,曹凱與院內外多個團隊聯合開發出胰腺癌早篩智能模型“PANDA”,僅利用平掃CT,就能精準識別肉眼難以發現的微小早期胰腺癌影像病灶。

        

        但曹凱表示,且不論PANDA的研發本就離不開放射科的海量數據和醫生臨床經驗,“即便該模型已落地,它仍只是一個疾病‘風險分層’工具,最終須由放射科醫生進行再確認、再判斷。任何模型都有適用范圍和偏性,漏診和誤診的風險只能靠人來兜底?!?/p>

        AI不是代替放射科醫生,相反,越來越多的證據顯示,它是否能給患者帶來獲益,獲益多少,和使用AI的放射科醫生息息相關。

        2024年3月發表在《自然·醫學》的一項研究顯示,AI輔助對放射科醫生的效果因人而異,它可能提高,也可能拖累醫療效率。AI要真正惠及患者,無法只靠技術,還需要對放射科醫生進行個體化的人機協作策略指導。

        “我很樂意將某些工作交給AI來提高效率和準確性,但我不會把最終的解釋性結論,完全交給這項技術。”與放射學團隊合作的梅奧診所泌尿科Aaron Potretzke教授表示。

        AI沒有淘汰放射學,但正在改變評價標準

        近年來,人口老齡化、慢病負擔的增加推動了影像檢查需求量的高速增長,放射科醫生數量已遠不能滿足需求。

        在英國,預計2028年放射科醫生的缺口將達到40%,美國在2032年的缺口預計將高達12.2萬人。

        曹凱對“醫學界”分析,這是因為在影像技術成本降低和患者需求增加的情況下,醫療AI輔助的能力卻依然有限,“這是短期內難以解決的問題,因為它不是由技術制約所致?!?/p>

        “其他行業訓練AI模型,幾乎窮盡了所有可用的數據與資源。但醫療領域不同,無論是患者隱私、國家監管,還是數據質量參差不齊,都使得醫療數據在某種意義上是一座‘孤島’?!辈軇P表示,這是當前醫療AI模型泛化能力與一致性雙雙受限、適用范圍較窄的主要原因。

        “因此,我認為放射科醫生的缺口仍會繼續增加,即便放眼所有醫學學科,放射科人力的短缺也比較嚴重。”曹凱說。

        據報道,在梅奧診所,自Geoffrey Hinton教授做出放射科醫生“末日預言”以來,截至去年醫院已投入使用了超過250個AI模型,但作為用量最大的部門之一,放射科醫生數量不減反增,如今已有超過400名放射科醫生。

        但值得注意的是,這種樂觀情緒似乎并不適用于所有放射科醫生。AI徹底取代人工或許還是杞人憂天,但它將淘汰部分人卻絕非危言聳聽。

        “AI不會取代放射科醫生,但會使用AI的放射科醫生,將會淘汰不會使用AI的放射科醫生?!?/p>

        正如2017年斯坦福大學放射學系Curtis Langlotz教授所言,技術沒有扼殺放射學,但它正在重塑放射學。

        對一些醫生來說,這是機遇;而對另一些醫生來說,則意味著自主權、地位甚至工作的喪失。

        曹凱分析,隨著AI應用愈發普遍,習慣和AI協作的放射科醫生,能力將得到同步提升。

        而那些不擅長AI的醫生,自身能力和所能做的事,會被限制在“天花板”上,差距越拉越大,面臨著被淘汰的風險。

        “我認為未來在某種場景、針對某一種病種下,AI會替代一部分放射科醫生的工作,但這個崗位不會被替代?!?/p>

        “留下來的醫生,將從閱片這類傳統的放射科工作中解放出來,轉而去做更有價值的事,比如跟病患溝通和臨床協作,做研究,參與制定指南、共識,甚至反過來去引領AI的迭代和更新?!辈軇P說。

        來源:醫學界

        校對:蔡 菜

        運營:王奧雅

        責編:汪 航

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