Будущим радиологам разумно специализироваться на интервенционной радиологии, а не на диагностической, поскольку искусственный интеллект (ИИ) в ближайшее время может взять на себя задачу интерпретации медицинских изображений, считает соучредитель базирующегося в Сингапуре Parkway Cancer Centre (PCC).

«Если кто-то хочет заниматься радиологией, не стоит выбирать диагностическую радиологию. Вы должны стать интервенционным радиологом», — заявил в пятницу на медиа-презентации доктор Анг Пенг Тиам, медицинский директор и старший консультант PCC.

«(Это значит,) что вы должны быть тем, кто делает ангиограмму, блокирует сосуды, кто делает биопсию, а не тем, кто просто читает рентгеновские снимки», — сказал он.

«Потому что в будущем это чтение целиком будет выполняться компьютером и ИИ. Так что это целый процесс обучения», — добавил он.

Интервенционная радиология — это субспециальность, в рамках которой врачи выполняют малоинвазивные процедуры под контролем визуализации — например, ангиограммы, биопсии и эмболизацию питающих опухоль сосудов — собственными руками, в отличие от диагностических радиологов, чья основная роль заключается в интерпретации снимков и подготовке заключений.

Слова г-на Анга связаны со случаем в центре с пациентом с раком легкого: радиолог первоначально выявил в легких лишь три узелка, тогда как последующий анализ с помощью ИИ обнаружил в общей сложности 20 узелков.

По его словам, это расхождение создало клиническую дилемму, вынудив врачей взвесить, стоит ли по-прежнему рекомендовать операцию, основываясь на традиционном человеческом заключении о трех узелках — которое, согласно академической литературе, могло давать 25% вероятность излечения — или пересмотреть лечение с учетом 20 узелков, выявленных ИИ.

Поскольку исторические медицинские исследования основывались исключительно на визуальном распознавании человеком, а не на подсчетах компьютера, врачи сталкиваются со сложной кривой обучения в определении того, как интерпретировать данные, обнаруженные машинами, и какие действия предпринимать на их основе.

«Поэтому, если посмотреть на всю область медицины, есть две сферы, которые уже изменились и изменятся очень значительно: первая — диагностическая радиология, вторая — патология», — сказал г-н Анг.

Обе области основаны на распознавании образов на изображениях — снимков в радиологии, тканевых препаратов в патологии — и именно на этом классе задач инструменты машинного обучения в последние годы продвинулись быстрее всего: регуляторы, такие как Управление по контролю за продуктами и лекарствами США (FDA), одобрили сотни медицинских устройств с ИИ, многие из которых относятся к радиологии.

Хотя ИИ в медицине является формирующейся силой, по его словам, эта технология никогда не сможет заменить людей, поскольку здравоохранение также включает в себя «элемент доверия, заботы и надежды» — качества, которые, как он отметил, может давать только человек.

Заявление г-на Анга прозвучало на фоне того, что рынок ИИ в здравоохранении, по прогнозам, будет оценен в 28,2 млрд долларов в 2026 году и вырастет до 146,3 млрд долларов к 2031 году, что соответствует годовому темпу роста 39%, по данным глобальной консалтинговой фирмы Wissen Research. — Эдж Адриан А. Ева