Kratak odgovor: Vještačka inteligencija neće u potpunosti zamijeniti radiologe u skorije vrijeme; uglavnom automatizira uske zadatke poput trijaže, otkrivanja obrazaca i mjerenja, dok istovremeno pomiče ulogu prema nadzoru, jasnoj komunikaciji i procjeni visokih rizika. Ako se radiolozi ne prilagode radnim procesima omogućenim vještačkom inteligencijom, riskiraju da budu marginalizirani, ali klinička odgovornost i dalje ostaje na ljudima.
Ključne zaključke:
Promjena radnog toka : Očekujte brzo skaliranje trijaže, mjerenja i podrške "drugog čitača".
Odgovornost : Radiolozi ostaju odgovorni potpisnici u kliničkom izvještavanju podržanom umjetnom inteligencijom.
Validacija : Alatima se vjeruje samo ako su testirani na različitim lokacijama, skenerima i populacijama pacijenata.
Otpornost na zloupotrebu : Smanjite buku upozorenja i zaštitite se od tihih grešaka, pomjeranja i pristranosti.
Priprema za budućnost : Naučite načine kvara umjetne inteligencije i pridružite se upravljanju kako biste nadgledali sigurno raspoređivanje.
Članci koje biste možda željeli pročitati nakon ovog:
🔗 Hoće li vještačka inteligencija zamijeniti doktore: budućnost medicine
Realističan pogled na ulogu umjetne inteligencije u modernoj medicinskoj praksi.
🔗 Kako vještačka inteligencija pomaže poljoprivredi
Načini na koje vještačka inteligencija poboljšava prinose, planiranje i donošenje odluka na farmi.
🔗 Zašto je vještačka inteligencija loša za društvo
Rizici poput pristranosti, gubitka posla, nadzora i dezinformacija štete.
🔗 Kako umjetna inteligencija otkriva anomalije
Kako modeli označavaju neobično ponašanje u podacima i sistemima.
Provjera stvarnosti u suštini: šta vještačka inteligencija radi upravo sada ✅
Umjetna inteligencija u radiologiji danas je uglavnom jaka u uskim poslovima:
-
Označavanje hitnih nalaza kako bi zastrašujuće studije preskočile red (trijaža) 🚨
-
Pronalaženje „poznatih obrazaca“ poput čvorova, krvarenja, fraktura, embolija itd.
-
Mjerenje stvari koje ljudi mogu izmjeriti, ali mrze mjeriti (volumeni, veličine, promjene tokom vremena) 📏
-
Pomaganje programima skrininga u upravljanju obimom posla bez iscrpljivanja ljudi
I nije riječ samo o popularnosti: regulirana, klinička radiološka umjetna inteligencija već čini veliki dio pejzaža kliničkih uređaja umjetne inteligencije . Jedan pregled taksonomije iz 2025. godine medicinskih uređaja umjetne inteligencije/strojnog učenja koje je odobrila FDA (koji pokriva odobrenja koja je FDA navela 20. decembra 2024. ) otkrio je da većina uređaja uzima slike kao ulaz, a radiologija je bila glavni panel za pregled za većinu. To je veliki pokazatelj gdje se „klinička umjetna inteligencija“ prvo pojavljuje. [1]
Ali „korisno“ nije isto što i „autonomna zamjena za doktora“. Drugačija odbrana, drugačiji rizik, drugačija odgovornost…
Zašto je "zamjena" najčešće pogrešan mentalni model 🧠
Radiologija nije samo "gledanje piksela, imenovanje bolesti".
U praksi, radiolozi rade stvari poput:
-
Odlučivanje o tome da li kliničko pitanje uopće odgovara naručenom pregledu
-
Vaganje prethodnih operacija, historije operacija, artefakata i nepredvidljivih graničnih slučajeva
-
Pozivanje ljekara koji je uputio pacijenta kako bi se razjasnilo šta se zapravo dešava
-
Predlaganje sljedećih koraka, ne samo označavanje nalaza
-
Preuzimanje medicinsko-pravne odgovornosti za izvještaj
Evo kratke scene tipa "zvuči dosadno, je li sve":
Sada je 02:07. CT glave. Artefakt kretanja. Anamneza kaže "vrtoglavica", medicinska sestra kaže "pad", a lista antikoagulansa kaže "uh-oh".
Posao nije "tačkasto krvarenje piksela". Posao je trijaža + kontekst + rizik + jasnoća sljedećeg koraka.
Zato je najčešći ishod u kliničkoj primjeni: umjetna inteligencija podržava radiologe umjesto da ih eliminira.
I više radioloških društava je eksplicitno izrazilo svoja mišljenja o ljudskom sloju: izjava o etici više društava (ACR/ESR/RSNA/SIIM i druga) definira vještačku inteligenciju kao nešto čime radiolozi moraju odgovorno upravljati - uključujući i činjenicu da radiolozi u konačnici ostaju odgovorni za njegu pacijenata u radnom procesu koji podržava vještačka inteligencija. [2]
Šta čini dobru verziju umjetne inteligencije za radiologiju? 🔍
Ako procjenjujete AI sistem (ili odlučujete da li da mu vjerujete), „dobra verzija“ nije ona sa najboljim demo prikazom. To je ona koja preživi kontakt sa kliničkom stvarnošću.
Dobar alat za umjetnu inteligenciju u radiologiji obično ima:
-
Jasan opseg - dobro obavlja jednu stvar (ili precizno definisan skup stvari)
-
Snažna validacija - testirano na različitim lokacijama, skenerima, populacijama
-
Prilagođenost radnom toku - integriše se u PACS/RIS bez da iko bude zadovoljan
-
Niska buka - manje neželjenih upozorenja i lažno pozitivnih rezultata (ili ćete ih ignorisati)
-
Objašnjivost koja pomaže - ne savršena transparentnost, ali dovoljna za provjeru
-
Upravljanje - praćenje odstupanja, neuspjeha, neočekivane pristranosti
-
Odgovornost - jasnoća o tome ko potpisuje, ko je odgovoran za greške, ko eskalira
Također: „odobreno od strane FDA“ (ili ekvivalent) je značajan signal - ali nije sigurnosna mjera. Čak je i FDA-ina vlastita lista uređaja s omogućenom umjetnom inteligencijom predstavljena kao resurs transparentnosti koji nije sveobuhvatan , a njen način uključivanja dijelom ovisi o tome kako uređaji opisuju umjetnu inteligenciju u javnim materijalima. Prijevod: i dalje vam je potrebna lokalna evaluacija i kontinuirano praćenje. [3]
Ovo zvuči dosadno... a dosadno je dobro u medicini. Dosadno je sigurno 😬
Tabela za poređenje: uobičajene opcije vještačke inteligencije s kojima se radiolozi zapravo susreću 📊
Cijene su često zasnovane na ponudama, tako da taj dio držim neodređenim u vezi s tržištem (jer obično jeste).
| Alat / kategorija | Najbolje za (publiku) | Cijena | Zašto funkcioniše (i u čemu je kvaka...) |
|---|---|---|---|
| Trijaža AI za akutne nalaze (moždani udar/krvarenje/PE itd.) | Bolnice s velikim brojem hitnih službi, dežurni timovi | Na osnovu citata | Ubrzava određivanje prioriteta 🚨 - ali obavještenja mogu postati bučna ako su loše podešena |
| Podrška za skrining uz pomoć umjetne inteligencije (mamografija itd.) | Programi skrininga, lokacije s velikim prometom | Po studiji ili preduzeću | Pomaže kod volumena + konzistentnosti - ali mora biti lokalno validirano |
| Detekcija rendgenskog snimka grudnog koša pomoću umjetne inteligencije | Opšta radiologija, sistemi hitne pomoći | Varira | Odlično za uobičajene obrasce - propušta rijetke izuzetke |
| CT alati za plućne čvorove / grudni koš | Pulmološki onkološki putevi, klinike za praćenje | Na osnovu citata | Dobro za praćenje promjena tokom vremena - može prekriti sitne tačke "ništa" |
| Detekcija fraktura MSK-a | Hitna pomoć, trauma, ortopedski cjevovodi | Po studiji (ponekad) | Odličan u uočavanju ponavljajućih uzoraka 🦴 - pozicioniranje/artefakti mogu zbuniti |
| Tok rada/izrada izvještaja (generativna umjetna inteligencija) | Zauzeti odjeli, administrativno opterećeno izvještavanje | Pretplata / preduzeće | Štedi vrijeme kucanja ✍️ - mora biti strogo kontrolisano kako bi se izbjegle samouvjerene gluposti |
| Alati za kvantifikaciju (volumeni, bodovanje kalcija, itd.) | Timovi za kardio-imaging i neurološki snimak | Dodatak / preduzeće | Pouzdan asistent za mjerenje - i dalje je potreban ljudski kontekst |
Priznanje o neobičnosti formatiranja: „Cijena“ ostaje nejasna jer prodavači vole nejasno određivanje cijena. To nije moje izbjegavanje, takvo je tržište 😅
Gdje vještačka inteligencija može nadmašiti prosječnog čovjeka u uskim ulicama 🏁
Vještačka inteligencija najbolje blista kada je zadatak:
-
Vrlo repetitivno
-
Stabilan uzor
-
Dobro zastupljeno u podacima za obuku
-
Lako se ocjenjuje u odnosu na referentni standard
U nekim radnim procesima zasnovanim na skriningu, vještačka inteligencija može djelovati kao vrlo konzistentan dodatni par očiju. Na primjer, velika retrospektivna evaluacija sistema za skrining dojki zasnovanog na vještačkoj inteligenciji pokazala je bolje prosječne performanse poređenja čitača (prema AUC-u u jednoj studiji čitača), pa čak i simulirano smanjenje radnog opterećenja u sistemu dvostrukog čitanja u britanskom stilu. To je pobjeda u „uskoj traci“: konzistentan rad sa obrascima, u velikim razmjerima. [4]
Ali opet... ovo je pomoć u toku rada, a ne „AI zamjenjuje radiologa koji je odgovoran za ishod“.
Gdje se umjetna inteligencija i dalje muči (i to nije mala stvar) ⚠️
Umjetna inteligencija može biti impresivna, a ipak podbaciti na načine koji su klinički važni. Uobičajene bolne tačke:
-
Slučajevi izvan distribucije : rijetke bolesti, neobična anatomija, postoperativne specifičnosti
-
Sljepoća konteksta : nalazi snimanja bez „priče“ mogu zavarati
-
Osjetljivost na artefakte : pokret, metal, neobične postavke skenera, vrijeme kontrasta... zanimljive stvari
-
Lažno pozitivni rezultati : jedan loš dan s umjetnom inteligencijom može stvoriti dodatni posao umjesto uštede vremena
-
Tihi propusti : opasna vrsta - kada nešto tiho propusti
-
Pomjeranje podataka : performanse se mijenjaju kada se promijene protokoli, mašine ili populacije
Ovo posljednje nije teoretsko. Čak i visokoučinkoviti modeli slika mogu se promijeniti kada se promijeni način na koji se slike prikupljaju (zamjene hardvera skenera, ažuriranja softvera, podešavanja rekonstrukcije), a to pomicanje može promijeniti klinički značajnu osjetljivost/specifičnost na načine koji su bitni za štetu. Zato "praćenje u produkciji" nije popularna riječ - to je sigurnosni zahtjev. [5]
Također - a ovo je ogromno - klinička odgovornost ne prelazi na algoritam . U mnogim slučajevima, radiolog ostaje odgovorni potpisnik, što ograničava koliko realno možete biti pasivni. [2]
Posao radiologa koji raste, a ne se smanjuje 🌱
U obratu, vještačka inteligencija može učiniti radiologiju više "sličnom doktorima", a ne manje.
Kako se automatizacija širi, radiolozi često provode više vremena na:
-
Teški slučajevi i pacijenti s višestrukim problemima (oni koje AI mrzi)
-
Protokoliranje, prikladnost i dizajn putanje
-
Objašnjavanje nalaza kliničarima, tumorskim komisijama, a ponekad i pacijentima 🗣️
-
Intervencijska radiologija i postupci vođeni slikom (vrlo neautomatizirani)
-
Kvalitetno liderstvo: praćenje performansi vještačke inteligencije, izgradnja sigurne primjene
Tu je i "meta" uloga: neko mora nadgledati mašine. To je pomalo kao autopilot - i dalje želite pilote. Možda malo pogrešna metafora... ali shvatate.
Vještačka inteligencija zamjenjuje radiologe: direktan odgovor 🤷♀️🤷♂️
-
Kratkoročno: zamjenjuje dijelove posla (mjerenja, trijažu, neke obrasce drugog čitača) i mijenja potrebe za osobljem na marginama.
-
Dugoročno: moglo bi u velikoj mjeri automatizirati određene tokove rada skrininga, ali i dalje zahtijeva ljudski nadzor i eskalaciju u većini zdravstvenih sistema.
-
Najvjerovatniji ishod: radiolozi + vještačka inteligencija nadmašuju bilo koju od njih samostalno, a posao se prebacuje na nadzor, komunikaciju i složeno donošenje odluka.
Ako ste student medicine ili mlađi doktor: kako se pripremiti za budućnost (bez panike) 🧩
Nekoliko praktičnih poteza koji pomažu, čak i ako niste "zainteresovani za tehnologiju":
-
Naučite kako vještačka inteligencija ne uspijeva (pristrasnost, pomak, lažno pozitivni rezultati) - to je sada klinička pismenost [5]
-
Upoznajte se s osnovama radnog procesa i informatike (PACS, strukturirano izvještavanje, QA)
-
Razvijte snažne komunikacijske navike - ljudski sloj postaje vrijedniji
-
Ako je moguće, pridružite se grupi za evaluaciju ili upravljanje umjetnom inteligencijom u vašoj bolnici.
-
Fokus na područja s visokim kontekstom + procedure (IR, kompleksna neurološka dijagnostika, onkološko snimanje)
I da, budite osoba koja može reći: „Ovaj model je koristan ovdje, opasan tamo, a evo kako ga pratimo.“ Tu osobu postaje teško zamijeniti.
Zaključak + kratki pregled 🧠✨
Vještačka inteligencija će apsolutno preoblikovati radiologiju, a pretvaranje da nije tako je rješenje. Ali narativ „radiolozi su osuđeni na propast“ je uglavnom mamac za klikove u laboratorijskom mantilu.
Brzo snimanje
-
Vještačka inteligencija se već koristi za trijažu, podršku u detekciji i pomoć pri mjerenju.
-
Odličan je za uske, repetitivne zadatke - i nestabilan s rijetkom, visokokontekstualnom kliničkom stvarnošću.
-
Radiolozi rade više od otkrivanja obrazaca - oni kontekstualiziraju, komuniciraju i snose odgovornost.
-
Najrealnija budućnost je da „radiolozi koji koriste vještačku inteligenciju“ zamijene „radiologe koji je odbijaju“, a ne da vještačka inteligencija u potpunosti zamijeni profesiju. 😬🩻
Često postavljana pitanja
Hoće li vještačka inteligencija zamijeniti radiologe u narednih nekoliko godina?
Ne u potpunosti, i ne u većini zdravstvenih sistema. Današnja radiološka umjetna inteligencija je uglavnom izgrađena za automatizaciju uskih funkcija poput trijaže, otkrivanja obrazaca i mjerenja, umjesto da nosi odgovornost za dijagnostiku od početka do kraja. Radiolozi i dalje pružaju klinički kontekst, rješavaju granične slučajeve, komuniciraju s timovima koji upućuju pacijente i zadržavaju medicinsko-pravnu odgovornost za izvještaje. Neposrednija promjena je redizajn toka rada, a ne zamjena u cijeloj profesiji.
Koje radiološke zadatke vještačka inteligencija trenutno obavlja?
Većina korištenih alata koncentrira se na fokusirani, repetitivan rad: označavanje hitnih studija za određivanje prioriteta, otkrivanje uobičajenih obrazaca (poput čvorića ili krvarenja) i generiranje mjerenja ili longitudinalnih poređenja. Vještačka inteligencija se također koristi kao "drugi čitač" u nekim putevima skrininga kako bi se podržalo upravljanje količinom i konzistentnost. Ovi sistemi mogu skratiti redove čekanja i smanjiti ručni rad, ali i dalje zahtijevaju ljudsku verifikaciju.
Ko je odgovoran ako je izvještaj podržan umjetnom inteligencijom pogrešan?
U mnogim stvarnim radnim procesima, radiolog ostaje odgovorni potpisnik čak i kada vještačka inteligencija doprinosi trijaži ili detekciji. Klinička odgovornost se ne prenosi automatski na algoritam ili dobavljača. U praksi, radiolozi trebaju tretirati rezultate vještačke inteligencije kao podršku u odlučivanju, provjeriti rezultate i dokumentirati ih na odgovarajući način. Jasni putevi eskalacije i upravljanje pomažu u definiranju načina djelovanja kada su rezultati vještačke inteligencije u sukobu s kliničkom procjenom.
Kako da znam da li je alat umjetne inteligencije pouzdan za moju bolnicu?
Uobičajeni pristup je ocjenjivanje alata na osnovu kliničkog realizma, a ne demonstracijskih performansi. Tražite jasno definiran opseg, validaciju na više lokacija, skenera i populacija pacijenata, te dokaze da sistem ispunjava vaše protokole i ograničenja kvalitete slike. Integracija radnog toka (PACS/RIS prilagođavanje) je jednako važna kao i tačnost, budući da "dobar" model koji ometa očitavanje često ostaje neiskorišten. Kontinuirano praćenje ostaje ključno.
Da li „odobreno od strane FDA“ (ili regulisano) znači da se na model može sigurno osloniti?
Regulatorno odobrenje je značajan signal, ali ne garantuje snažne performanse u vašem specifičnom okruženju. Rezultati iz stvarnog svijeta mogu se promijeniti s nadogradnjama skenera, prilagođavanjima protokola i razlikama u populaciji. Lokalna evaluacija i praćenje proizvodnje su i dalje važni, čak i za ovlaštene alate. Tretirajte odobrenje kao osnovnu liniju, zatim validirajte za svoje postavke i nastavite mjeriti odstupanje.
Koji su najveći razlozi neuspjeha umjetne inteligencije u radiologiji u praksi?
Uobičajeni načini kvara uključuju slučajeve izvan distribucije (rijetke bolesti, neobična anatomija), sljepoću konteksta, osjetljivost na artefakte (kretanje, metal, vrijeme kontrasta) i lažno pozitivne rezultate koji dodaju posao. Najopasniji problemi su "tihi kvarovi", gdje model propušta nalaze bez očiglednog upozorenja. Performanse također mogu kliziti kako se mijenjaju uslovi akvizicije, tako da praćenje i zaštitne ograde stoje unutar sigurnosti pacijenta, a ne kao "nešto što je lijepo imati"
Kako odjeli mogu smanjiti zamor od upozorenja i izbjeći bučnu trijažu putem umjetne inteligencije?
Započnite podešavanjem pragova kako bi odgovarali vašim kliničkim prioritetima i stvarnosti osoblja, umjesto da se trudite za maksimalnom osjetljivošću na papiru. Izmjerite opterećenje lažno pozitivnim rezultatima u stvarnom svijetu i dizajnirajte pravila eskalacije tako da AI oznake pokreću dosljedne, upravljive akcije. Mnogi cjevovodi imaju koristi od faznog pregleda (AI → provjera radiologa/tehničara → radiolog) i eksplicitnog ponašanja sigurnog u slučaju kvara kada alat nije dostupan. „Nizak šum“ je često ono što AI čini funkcionalnim iz dana u dan.
Ako se prenaglašava da će vještačka inteligencija zamijeniti radiologe, kako bi se pripravnici uopšte trebali pripremiti za budućnost?
Ciljajte da postanete osoba koja može sigurno nadgledati radne procese omogućene umjetnom inteligencijom. Naučite ključne načine kvarova kao što su pristranost, odstupanje i osjetljivost na artefakte, te se upoznajte s osnovama informatike poput PACS-a, strukturiranog izvještavanja i procesa osiguranja kvalitete. Komunikacijske vještine dobijaju na vrijednosti kako se rutinski rad automatizira, posebno u odborima za tumore i konsultacijama s visokim ulozima. Pridruživanje grupi za evaluaciju ili upravljanje je konkretan način za izgradnju trajne stručnosti.
Reference
-
Singh R. i dr., npj Digital Medicine (2025) - Pregled taksonomije koji obuhvata 1.016 odobrenja medicinskih uređaja za umjetnu inteligenciju/strojno učenje koje je odobrila FDA (kako je navedeno do 20. decembra 2024.), ističući koliko često se medicinska umjetna inteligencija oslanja na slikovne ulaze i koliko često je radiologija glavni panel za pregled. Pročitajte više
-
Izjava više društava koju organizuje ESR - Međudruštveni etički okvir za vještačku inteligenciju u radiologiji, s naglaskom na upravljanju, odgovornom primjeni i kontinuiranoj odgovornosti kliničara unutar radnih procesa podržanih vještačkom inteligencijom. Pročitajte više
-
Stranica američke FDA o medicinskim uređajima omogućenim umjetnom inteligencijom - FDA-ina lista transparentnosti i metodološke napomene za medicinske uređaje omogućene umjetnom inteligencijom, uključujući upozorenja o opsegu i načinu na koji se određuje uključivanje. Pročitajte više
-
McKinney SM i dr., Nature (2020) - Međunarodna evaluacija AI sistema za skrining raka dojke, uključujući analizu poređenja čitača i simulacije uticaja radnog opterećenja u sistemu dvostrukog čitanja. Pročitajte više
-
Roschewitz M. i dr., Nature Communications (2023) - Istraživanje o pomjeranju performansi pri promjeni akvizicije u klasifikaciji medicinskih slika, koje ilustruje zašto su praćenje i korekcija pomjeranja važni u primijenjenoj umjetnoj inteligenciji za snimanje. Pročitajte više