长期以来一直处于人工智能前沿的梅奥诊所（Mayo Clinic），提供了一个案例研究，展示了放射科医生如何利用这项技术来提高效率和准确性。在《纽约时报》的一篇文章中，梅奥诊所分享了AI如何增强其医生工作的经验。放射学为AI提供了早期的应用场景之一，因为其中很大一部分工作涉及模式识别。然而，当前的工具并没有取代医生，而是加快了诸如测量和识别需要更复杂决策的扫描等任务。
杰弗里·格伦宁（Jeffry Glenning，MSHS），西达赛奈医疗中心（Cedars-Sinai Medical Center）影像副主任评论道：“很高兴看到《纽约时报》聚焦AI在放射学领域不断演变的角色——这是我通过自己在医学影像方面的工作深度参与的一个领域。”史蒂夫·洛尔（Steve Lohr）的文章《你的AI放射科医生不会很快到来》适时地提醒我们，关于技术的大胆预测往往忽视了现实世界应用的复杂性。自杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）九年前提出“停止培训放射科医生”以来，该领域不仅没有消亡，反而蓬勃发展并在转型。以下是几个关键要点：
- AI并未取代放射科医生，而是成为了不可或缺的合作伙伴。在梅奥诊所和西达赛奈医疗中心这样的机构中，AI已被整合到日常工作中，提升了图像质量，自动化了常规任务，并标记出关键发现。
- 这是协作而非竞争。放射科医生正在与AI开发者携手合作，定制反映临床现实的工具，在不牺牲专业核心的人类判断力的前提下，提高效率和准确性。
- AI是一个力量倍增器。正如约翰·哈拉姆卡博士（Dr. John Halamka）恰当地指出：“五年后，不使用AI将被视为失职。但那将是人类与AI共同工作的时代。”在我的经验中，AI并未取代医学专业知识，而是对其进行了增强。最有影响力的实施方式使临床医生能够提供更智能、更个性化的护理。随着AI的不断发展，我相信放射学乃至整个医学的未来将由人类智慧与机器学习之间的深思熟虑的协作所塑造。
梅奥诊所首席执行官兼总裁吉安里科·法鲁贾博士（Gianrico Farrugia, M.D.）表示：“在梅奥，我们早就认识到AI是一种增强人类专业知识的工具。”《纽约时报》深入探讨了我们的不同观点如何让放射科医生提高准确性、加速诊断并推动治疗进展。
此外，尽管有之前的预测认为AI会完全取代放射科医生，实际情况却是梅奥诊所的放射科部门自辛顿博士的悲观预测以来增长了55%，目前拥有超过400名放射科医生。甚至连辛顿本人也反思道：“我在2016年说得太宽泛了……几年后，大多数医学图像解读将由‘AI与放射科医生的结合’完成……这将使放射科医生效率大幅提升的同时提高准确性。”
教训显而易见：颠覆不等于灭绝。当尖端工具与人类专业知识相结合时，结果不是过时，而是进化。放射学的AI驱动转型证明了最光明的未来在于协作而不是竞争。
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