谈论人工智能不会取代放射科医生的四个原因，现在，职业教育已经成为一种趋势。随着教育体制的改革，越来越多的初中毕业生愿意继续在职业大学学习或获得大学本科文凭。今天，优学宝高等教育网的老师将介绍人工智能不会取代放射科医生的四个原因。以下是优学宝高等教育网对人工智能不会取代放射科医生的四个原因的总结。让我们看看（学校官方网站地址：http://www.youxb.net/）。

　　如今，随着社会科学技术的不断发展，人工智能的最新进展引起了猜测：人工智能有一天会取代放射科医生？据说一些医学生决定不学放射学，因为他们担心这份工作会被淘汰。然而，我们相信，绝大多数放射科医生将在未来几十年继续工作――人工智能要做的就是改变和改进这项工作。在我们看来，放射科医生不会被人工智能取代的原因有四个，其中几个会阻碍其他受人工智能威胁的工作的大规模自动化。

　　首先，放射科医生的工作不仅仅是阅读和解读图像。

　　像其他人工智能系统一样，放射学人工智能系统执行单一任务（弱人工智能）。深度学习模型针对特定的图像识别任务（如胸部识别）CT上部结节或大脑MRI出血)训练。然而，要完全识别医学图像中所有可能的结果，必然需要成千上万的特定检测任务，现在人工智能只能执行几个任务。

　　此外，影像解读只是放射科医生执行的任务之一。他们还咨询其他医生讨论诊断和治疗，包括治疗疾病（如提供局部消融疗法）、基于图像的医学干预（介入放射学）、定义图像检查的技术参数（针对患者的情况），并将图像发现结果与其他医疗记录和检查结果联系起来，与患者讨论手术和结果，以及许多其他活动。即使人工智能代替医生解读图像，大多数放射科医生也可以专注于其他必要的活动。

　　第二，基于人工智能图像工作的临床过程离准备日常使用还有很长的路要走。

　　Dreyer与美国放射学会（ACR）根据数据科学研究所的调查，不同的成像技术制造商和深度学习算法专注于其使用场合的不同方面。即使在FDA在基于深度学习的批准结节检测系统中，也有不同的重点：病变的可能性、癌症的可能性、结节的特征或位置。这些独特的重点将使医院难以将深度学习系统嵌入到当前的临床实践中。因此，ACR为深度学习软件制造商定义输入和输出。FDA要求制造商在进入市场前后验证算法的有效性和价值，ACR为此提供了一套方法。与此同时，ACR根据当前和未来的临床实践，对临床过程、图像要求和输出解释进行了明确的定义。当然，整理和总结综合使用场合要花很多钱，这进一步扩大了放射科医生在人工智能世界中的作用。

　　第三，图像识别的深度学习算法必须采用“标记数据”训练。

　　在放射学领域，这意味着医生必须诊断癌症、骨折或其他症状的患者的图像。在其他类型的深度学习成功的图像识别中，算法已经训练了数百万个标记的图像，但没有放射图像的集中存储库，因为它们属于制造商、医院和医生、成像中心和患者，收集和标记它们是具有挑战性和耗时的。

　　第四，人工智能在医疗领域的应用也需要改变医疗监管和健康保险，基于这种自动图像分析才能普及。

　　就像自动驾驶汽车需要改变汽车监管和保险一样，人工智能在医疗领域的应用也需要改变医疗监管和健康保险。比如机器误诊癌症病例，谁负责？开发算法的数据科学家是医生、医院、成像技术制造商吗？所有这些问题都需要解决，这方面的进展不可能像实验室的深入学习和研究一样快。人工智能放射器可能比放射科医生需要更多――不仅如此，还可以促进监管和报销所需的变化。

　　因此，人工只能取代放射科医生，但放射科医生需要采用新的技能和工作流程。

以上是优学宝升学网(来源网站:http://www.youxb.net/)老师整理了关于人工智能不会取代放射科医生的四个原因和相关问题的答案。如果你还想了解职业学校和高中更多职业学校的入学、招生、学费、分数线等方面，你可以给老师发私人信息，最后，祝各位同学不负韶光，锐意进取，未来可期。