Dự đoán “Trí tuệ nhân tạo sẽ thay thế bác sĩ X quang” đã 9 năm tuổi. Vậy chúng ta đang ở đâu?

Chín năm trước, một trong những tiếng nói có ảnh hưởng nhất của trí tuệ nhân tạo cho biết mọi người nên “ngừng đào tạo bác sĩ X quang ngay bây giờ”. Vào năm 2016, đó giống như một dự đoán chỉ có một nhà công nghệ dũng cảm mới dám nói to. Thị giác máy tính đang phát triển nhanh, hình ảnh y tế trông giống như một sự phù hợp hoàn hảo, và X quang dường như, từ bên ngoài, như một chuyên ngành được xây dựng xung quanh nhận dạng mẫu. Nếu học sâu có thể đánh bại con người trong hình ảnh, nhiều người cho rằng phần còn lại sẽ sụp đổ như domino.

Bây giờ chúng ta đã có đủ khoảng cách để đánh giá dự đoán đó một cách đúng đắn. Phiên bản ngắn là bác sĩ X quang vẫn còn ở đây, vẫn quá tải và vẫn đang được nhu cầu. Tại những nơi như Mayo Clinic, nhân viên X quang đã tăng mạnh kể từ dự đoán đó, trong khi College of Radiology và Neiman HPI tiếp tục cảnh báo về căng thẳng lực lượng lao động và nhu cầu hình ảnh tăng. Dự ngôn không thành công. Câu hỏi thú vị hơn là tại sao.

Dự đoán đã đúng về phần hình ảnh và sai về phần công việc

Dự đoán ban đầu đưa ra một giả định lớn: rằng việc đọc hình ảnh基本 là toàn bộ công việc và rằng y học là dễ như kế toán về mặt triển khai trí tuệ nhân tạo. Đó là phần mà mọi người trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo tập trung vào, vì nó phù hợp hoàn hảo với văn hóa benchmark.

Cho hình ảnh vào, đào tạo mô hình, so sánh đầu ra, tuyên bố người chiến thắng. X quang lâm sàng thực tế không bao giờ sạch sẽ như vậy. Bác sĩ X quang lâm sàng giải thích hình ảnh, có, nhưng họ cũng điều hành phòng khám, lấy mẫu sinh thiết, chuẩn bị bệnh nhân cho phẫu thuật và làm việc trực tiếp với các bác sĩ lâm sàng khác về quyết định chẩn đoán và điều trị.

Vai trò rộng lớn hơn đó quan trọng hơn nhiều so với chu kỳ hype cũ đã thừa nhận. Hội X quang châu Âu mô tả bác sĩ X quang là bác sĩ, người bảo vệ, người giao tiếp, người đổi mới, nhà khoa học và giáo viên. Đó là một mục tiêu phức tạp hơn nhiều cho tự động hóa so với “người phát hiện bất thường trên hình ảnh”. Một khi bạn ngừng làm phẳng chuyên ngành thành gắn nhãn hình ảnh, dự đoán bị bỏ lỡ bắt đầu có nhiều ý nghĩa hơn.

Sau đó, có mặt cầu, mà thảo luận về trí tuệ nhân tạo thường bỏ qua mỗi khi nó trở nên quá mê say với sự thay thế. Neiman HPI dự đoán nguồn cung bác sĩ X quang sẽ tăng 25,7% từ 2023 đến 2055 trong điều kiện hiện tại, nhưng ước tính nhu cầu hình ảnh có thể tăng 16,9% đến 26,9% trong cùng kỳ tùy thuộc vào phương thức.

Điều đó không mô tả một nghề nghiệp đang trên đường tuyệt chủng. Nó mô tả một hệ thống đang cố gắng theo kịp. Cập nhật lực lượng lao động năm 2026 của ACR đưa ra điểm cơ bản tương tự: sự thiếu hụt và khối lượng tăng đang đặt áp lực thực sự lên lĩnh vực này ngay bây giờ.

Trí tuệ nhân tạo chắc chắn đã thay đổi X quang, chỉ không phải theo cách trong trailer phim

Không có nghĩa là trí tuệ nhân tạo thất bại. Far từ nó. Danh sách thiết bị y tế được FDA cho phép sử dụng trí tuệ nhân tạo vẫn tiếp tục mở rộng, và X quang vẫn là một trong những nồng độ cao nhất của những công cụ đó. Ngay cả các cuộc khảo sát bệnh viện sớm cũng tìm thấy X quang là nơi sử dụng nhiều công cụ hình ảnh y tế được FDA chấp thuận, và báo cáo gần đây hơn cho thấy việc áp dụng đang lan rộng trên một tỷ lệ lớn các phòng X quang của Mỹ. Điều đó có nghĩa là sự khóa nhà cung cấp đã bị cắt đứt.

Điều thực sự được áp dụng là đáng kể. Các bệnh viện trong khảo sát của Pew thường sử dụng trí tuệ nhân tạo cho giải thích và phân tích hình ảnh, ưu tiên danh sách công việc và hỗ trợ luồng công việc. Trong thực tế, điều đó có nghĩa là xuất hiện các trường hợp khẩn cấp nhanh hơn, làm sắc nét hình ảnh, giúp với định lượng, đánh dấu các bất thường có thể và ngày càng hỗ trợ với việc viết báo cáo mà chiếm nhiều thời gian của bác sĩ X quang. Đó là giá trị thực. Nó chỉ là một câu chuyện khác với phòng đọc trống và giấy sa thải.

Bằng chứng mạnh mẽ nhất tiếp tục chỉ ra cùng một hướng: các trường hợp sử dụng hẹp, được tích hợp tốt có thể hoạt động. Một nghiên cứu trong Tạp chí Y học Nature về sàng lọc vú cho thấy rằng một luồng công việc đọc thêm được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo đã cải thiện việc phát hiện ung thư sớm với số lượng gọi lại tối thiểu. RSNA cũng nhấn mạnh dữ liệu của Đan Mạch cho thấy trí tuệ nhân tạo có thể giảm đáng kể khối lượng công việc chụp mammography mà không ảnh hưởng đến độ chính xác của việc phát hiện ung thư. Đó là một chiến thắng nghiêm túc. Đó cũng là một chiến thắng về luồng công việc, không phải là một câu chuyện thay thế sạch sẽ.

Lý do thay thế liên tục bị trì hoãn là vì y học khó hơn một demo

Một trong những kiểm tra thực tế hữu ích nhất đến từ một nghiên cứu lớn trong Tạp chí Y học Nature xem xét 140 bác sĩ X quang trên 15 nhiệm vụ X quang ngực. Sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo không cải thiện mọi người theo cùng một cách. Một số bác sĩ X quang trở nên tốt hơn với nó. Một số trở nên tồi tệ hơn. Hiệu ứng phụ thuộc vào bác sĩ lâm sàng và chất lượng của mô hình. Tóm tắt của Harvard về nghiên cứu cho biết một cách rõ ràng: công cụ trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ hơn cải thiện hiệu suất của bác sĩ X quang, trong khi các công cụ yếu hơn có thể kéo hiệu suất xuống. Đó không phải là cách một công nghệ thay thế hoạt động.

Tích hợp là một bức tường khác mà dự đoán năm 2016 hầu như không tính đến. Một đánh giá gần đây về tích hợp hiệu quả của trí tuệ nhân tạo trong X quang cho biết các hệ thống hiện tại vẫn gặp khó khăn trong việc kết hợp dữ liệu lâm sàng và hình ảnh trước hoặc đồng thời, điều này có thể dẫn đến lỗi.

Dữ liệu triển khai thực tế từ một mạng hình ảnh Thụy Sĩ cho thấy lợi ích hiệu quả đo lường được, nhưng cũng có các rào cản dai dẳng như tích hợp báo cáo kém và vấn đề thời gian, với chỉ một thiểu số kết quả trí tuệ nhân tạo có sẵn trước khi báo cáo. Điều đó cho thấy việc đưa một thuật toán vào luồng công việc của bệnh viện khó hơn nhiều so với việc đánh bại một tập dữ liệu thử nghiệm.

Sau đó, có quản lý, điều luôn kéo cuộc trò chuyện trở lại thực tế. Pew tìm thấy rằng sự áp dụng sớm của bệnh viện thường đi kèm với thử nghiệm và giám sát mỏng. FDA vẫn yêu cầu xem xét trước thị trường cho nhiều thiết bị, và chỉ trong tháng này đã từ chối một kiến nghị nhằm giảm yêu cầu xem xét cho một số sản phẩm trí tuệ nhân tạo X quang, với lý do lo ngại về an toàn và hiệu suất. Trên hết, trách nhiệm pháp lý ở Mỹ vẫn chủ yếu nằm với bác sĩ, và quan điểm của bệnh nhân vẫn còn rõ ràng: mọi người có thể thích trí tuệ nhân tạo về nguyên tắc, nhưng họ vẫn muốn có sự giám sát của con người trong vòng lặp.

Kết luận

Vậy chúng ta đang ở đâu? Chúng ta không ở trong thế giới mà tiêu đề cũ đã hứa hẹn. Chúng ta đang ở trong một thế giới đáng tin cậy hơn, nơi X quang trở thành một trong những môi trường thử nghiệm quan trọng nhất của y học, nhưng chuyên ngành vẫn đứng vững vì công việc rộng lớn hơn, lâm sàng hơn và có trách nhiệm xã hội hơn so với dự đoán.

Điều đó cũng có nghĩa là câu hỏi tiếp theo không nên là liệu trí tuệ nhân tạo có thay thế bác sĩ X quang hay không. Khung đó đang trở nên cũ. Câu hỏi sắc nét hơn là ai hấp thụ lợi ích về năng suất, làm thế nào các công cụ an toàn trong các thiết lập thực tế phức tạp, và liệu phần mềm tốt hơn có làm giảm tình trạng kiệt sức hay chỉ đơn giản là tăng kỳ vọng cho các đội đã quá tải.

Ngay cả vị trí hiện tại của Geoffrey Hinton cũng gần với sự thật hơn so với câu nói năm 2016. Tương lai trông giống như bác sĩ X quang cộng trí tuệ nhân tạo hơn là bác sĩ X quang so với trí tuệ nhân tạo. Đó ít kịch tính hơn, ít có thể nhấp chuột hơn và gần với những gì thực sự đang xảy ra.