Исследование: хотя ИИ-модели превосходят людей в тестах, спрос на сертифицированных рентгенологов достиг рекорда

Несмотря на то, что модели искусственного интеллекта, предназначенные для диагностики заболеваний по рентгеновским снимкам, в тестах показывают результаты лучше, чем рентгенологи-люди, спрос на последних растёт. Число вакансий по диагностической радиологии в США в 2025 году достигло исторического максимума: предлагается более 1200 мест, что на 4% выше, чем в предыдущем году. Средняя зарплата специалистов в этой области также растёт и превышает полмиллиона долларов в год, пишет журнал Work In Progress.

Одной из первых диагностических ИИ-моделей, получивших широкую известность, стала CheXNet. Модель, разработанная в Стэнфордском университете, предназначена для выявления пневмонии по снимкам грудной клетки. Нейросеть обучалась на более чем 100 тыс. снимках и широко применяется в больницах. 

После CheXNet появились и другие системы от различных компаний, включая Annalise.ai, Lunit, Aidoc, Qure.ai и другие. Эти модели способны находить заболевания на разных типах снимков, а в контрольных тестах они работают быстрее и точнее врачей. Сегодня на рынке существует более 700 ИИ-моделей, одобренных Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США и предназначенных для диагностики по рентгеновским снимкам.

Тем не менее ИИ пока не может заменить врачей-людей. Во-первых, большая часть моделей предназначена для диагностирования инсульта, рака молочной железы и лёгких. Эти категории составляют около 60% всех разработок, но это только небольшая часть заболеваний, с которыми сталкиваются врачи в реальной практике. Для таких областей, как шейный отдел позвоночника или щитовидная железа, диагностических нейросетей очень немного.

Ещё одна проблема заключается в ограничениях ИИ-моделей в ходе реальной