馃┖ Sztuczna inteligencja w radiologii niesie zar贸wno znacz膮ce korzy艣ci, jak i istotne zagro偶enia. Modele j臋zykowe wspieraj膮 analiz臋 dokumentacji medycznej, sieci konwolucyjne potrafi膮 osi膮ga膰 bardzo wysok膮 dok艂adno艣膰 w precyzyjnie zdefiniowanych zadaniach, takich jak interpretacja obraz贸w, wykrywanie i ocena zmian chorobowych. 馃К Dzi臋ki temu AI zmniejsza zmienno艣膰 ocen mi臋dzy radiologami, poprawia powtarzalno艣膰 analiz oraz zwi臋ksza efektywno艣膰 pracy, odci膮偶aj膮c specjalist贸w w zadaniach rutynowych.
鈿狅笍 Jednocze艣nie pozostaj膮 istotne ograniczenia i ryzyka. Modele g艂臋bokiego uczenia s艂abo radz膮 sobie poza zakresem danych, na kt贸rych by艂y trenowane, co ogranicza ich zdolno艣膰 uog贸lniania w nietypowych przypadkach. S膮 wra偶liwe na r贸偶nego rodzaju ataki, halucynuj膮 generuj膮c syntetyczne obrazy, a modele j臋zykowe mog膮 generowa膰 b艂臋dne, ale przekonuj膮ce odpowiedzi. Problemem pozostaj膮 tak偶e kwestie odpowiedzialno艣ci prawnej w przypadku b艂臋d贸w oraz konieczno艣膰 sta艂ego nadzoru lekarza.聽
馃憠 Dlatego w przewidywalnej przysz艂o艣ci AI b臋dzie przede wszystkim narz臋dziem wspomagaj膮cym radiolog贸w, automatyzuj膮c zadania techniczne, podczas gdy kluczowe decyzje kliniczne, ocena etyczna i odpowiedzialno艣膰 pozostan膮 po stronie specjalist贸w.
鉁掞笍 Zach臋camy do zapoznania si臋 z publikacj膮 omawiaj膮ca te zagadnienia, kt贸ra powsta艂a we wsp贸艂pracy naukowc贸w z Instytutu Elektroniki P艁, Uniwersytetu Jagiello艅skiego, AGH i Politechniki 艢l膮skiej:
Obuchowicz R., Pi贸rkowski A., Nurzy艅ska K., Obuchowicz B., Strzelecki M., Bielecka M. "Will AI Replace Physicians in the Near Future? AI Adoption Barriers in Medicine" Diagnostics. 2026; 16(3):396. https://doi.org/10.3390/diagnostics16030396聽