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核醫學和放射學中的人工智能(AI)是一項重大的顛覆性技術 。 盡管關于人工智能對放射科醫生職業的影響存在很多爭論 ， 但它在核醫學領域提高了醫生的能力 ， 同時也對物理學家和技術人員的職責產生了影響 。 這種變革性技術需要深入了解將無縫同化到實踐中的原則和機會 ， 而不會造成相關的人力資源轉移 。 人工智能(AI)在核醫學和放射學中的使用在過去50年中出現 。
通常 ， 人工智能已參與解決與邏輯和推理相關的問題 。 由于人工智能驅動的圖像分割和解釋的新功能 ， 深度學習的最新發展已成為放射學和核醫學期刊上越來越多的研究和出版物的主題 。 早在1976年 ， 人工智能的評論家和專家就預測它將終結醫學生涯 。 盡管杰弗里·欣頓被廣泛認為是預測AI會使放射科醫生失業 ， 但他更為保守的觀點預測醫療保健服務和醫學實踐方式將發生重大變化 。
盡管世界末日的預測可能被夸大了 ， 但不可否認的是 ， 人工智能、神經網絡和深度學習代表了自倫琴、貝克勒爾和居里早期以來對抗放射學和核醫學的最大顛覆性技術 。 人工智能既是進入下一個世紀的可持續醫學成像的載體 ， 也是一個潛在的滅絕級競爭對手 ， 如果被忽視的話 。 可持續共存的關鍵在于理解和利用人工智能在核醫學中的能力 ， 同時掌握人類健康專業人士獨有的能力 。
精準核醫學預示著臨床和研究能力再造的激動人心的時代 。 AI一詞于1955年首次使用 ， 廣泛描述了使用計算機算法執行通常與人類智能相關的任務 。 推動AI在放射學領域出現的一個重要因素是 ， 自2015年以來 ， 使用AI的視覺識別的錯誤率首次低于人為錯誤率 。 考慮到人工智能在視覺識別方面的增強能力 ， 一個有趣的應用是偶然發現 。 經典的“我們中間的大猩猩”關于無意識失明的實驗強調 ， 在復雜場景中專注于特定任務的人類可能會使觀察者對一個人視而不見 。
人工神經網絡可有效評估潛在的大量提取的放射學特征 ， 并識別在決策中應單獨使用或組合使用的特征 。 人工神經網絡能夠展示在語義報告的標準組合中可能不明顯的特征和結果之間的關系 。 盡管人工神經網絡不太可能讓醫生和放射科醫生變得多余 ， 但使用人工神經網絡有機會提高患者結果、報告準確性和效率 。 放射科醫生對AI可能侵犯他們的工作職能的前景感到非常焦慮 ， 社交媒體、博客和其他形式的討論引發了一場火災 ， 這些討論提出放射科醫生的末日即將到來 。
任何將人工智能整合到放射學或核醫學中的認真努力都必須保持人類權威 ， 而提議的“放射科醫生在環”模型提供了一些保證 。 對于核醫學 ， 醫生的專業知識涉及不容易自動化的任務 ， 而易于自動化的低級任務不僅可以為高級任務騰出寶貴的時間 ， 而且還增加了醫生的價值 。 其他核醫學專業人員也可以提出同樣的論點 。 人工智能代表創造效率并增加人力資源的感知價值 。
【醫生|盡管關于人工智能的影響存在很多爭論，但它提高了醫生的能力】考慮到更適合AI自動化的任務 ， 大部分討論都集中在AI對放射科醫生的影響上 。 在核醫學領域 ， 重要的是更廣泛地審視變革性技術對醫學物理學家和核醫學技術專家的角色和職責的影響 。 隨后對人工智能原理和應用的理解將使核醫學專業人員具備將人工智能技術融入工作場所的能力 ， 這與重塑角色和職責的許多技術進步類似 。
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