シンガポールに拠点を置くパークウェイがんセンター（PCC）の共同創設者によると、人工知能（AI）がまもなく医用画像の解釈という業務を担うようになる可能性があるため、放射線科医を目指す者は診断放射線科ではなくインターベンション放射線科を専門とすることが賢明だという。

「放射線科をやりたいなら、診断放射線科を選ぶべきではありません。インターベンション放射線科医になるべきです」と、PCCの医療担当ディレクター兼上級コンサルタントであるアン・ペン・ティアム博士は、金曜日のメディア向け発表の場で述べた。

「つまり、血管造影を行い、血管を塞栓し、生検を行う側になるべきであって、単にX線を読影する側ではいけないということです」と同博士は語った。

「なぜなら、その読影は将来すべてコンピューターとAIが行うようになるからです。だからこそ、これは全体として学習のプロセスなのです」と付け加えた。

インターベンション放射線科とは、血管造影、生検、腫瘍の栄養血管の塞栓術など、低侵襲の画像ガイド下治療を医師が自らの手で実施するサブスペシャリティであり、主に画像の読影と所見の報告を担当する診断放射線科医とは対照的である。

アン博士の発言は、同センターでの肺がん患者の経験に由来する。この症例では、放射線科医が最初に肺の結節を3つしか特定しなかったのに対し、その後のAI支援解析では合計20個の結節が判明した。

この不一致は臨床上のジレンマを生んだ。学術文献では3つの結節という従来の人間による読影に基づけば手術で25%の治癒の可能性が示唆される一方、AIが20個の結節を検出したことを踏まえて治療方針を再検討すべきかどうか、医師たちは weighing を迫られたと同博士は説明した。

従来の医学研究は、コンピューターの計数ではなく人間の視覚認識のみに基づいてきたため、機械が検出した所見をどう解釈し対処すべきかを判断する上で、医師は複雑な学習曲線に直面している。

「ですから、医学全体を見渡すと、大きく変化し、これからも変化する分野が2つあります。1つは診断放射線科、もう1つは病理学です」とアン博士は述べた。

いずれの分野も画像におけるパターン認識を中心としており——放射線科ではスキャン画像、病理学では組織標本——、まさにこの種の課題こそ、機械学習ツールが近年最も急速に進歩した領域である。米国食品医薬品局（FDA）などの規制当局は、数百件のAI搭載医療機器を承認しており、その多くは放射線科に関わるものだ。

医療分野におけるAIは新興の勢力であるが、同博士は、医療には「信頼、ケア、希望という要素」も含まれており、それを提供できるのは人間だけだと指摘し、この技術が人間に取って代わることは決してないと述べた。

アン博士の発言は、グローバルコンサルティング firm のWissen Researchによれば、医療分野のAI市場が2026年に282億ドルと評価され、2031年までに1,463億ドルへと成長し、年平均成長率39%を記録すると予測されている中で出されたものだ。—— Edg Adrian A. Eva