Yaroslav Dokuchaev 是 DICO 的 CEO 和创始人，DICO 是一家正在建设分布式、集体诊断基础设施的公司，用于放射学领域，诊断是由多个专家贡献组成，而不是由单个医生制作的。
他在大规模放射学运营方面具有丰富的经验，曾参与建设欧洲最大的远程放射中心之一，处理每年数百万项研究，跨多个诊所。通过在临床工作流程中实践人工智能的实施，他对诊断过程形成了系统层面的视角，专注于工作流程设计如何定义现代放射学中的性能和可扩展性，而不是模型准确性。
目前在放射学领域的大多数 AI 工作都是集中在诊断模型上。重点是通过训练更多的数据和改进模型来提高准确性。这种方法主要将放射学视为一个视觉识别任务，期望通过更好的检测来提高整个系统的质量。乍一看，这似乎是合理的：如果检测改进，诊断质量也应该改进。然而，这种观点忽略了主要问题。放射学中的核心问题是诊断本身的结构。它不是模式识别的局限性，而是工作如何组织和决策如何产生。并且，改进模型并不能解决这个问题。下面，我们来看看为什么会这样以及...
