Wird KI Ärzte, Anwälte, Schriftsteller, Ingenieure oder Radiologen ersetzen?

Der britische Informatiker und Turing-Award-Gewinner Geoffrey Hinton stellte 2016 fest:

Wir sollten jetzt aufhören, Radiologen auszubilden. Es ist ganz offensichtlich, dass innerhalb von fünf Jahre, Deep Learning wird es besser zu machen als Radiologen.

Die Radiologie ist eine der medizinischen Fachrichtungen, die am stärksten betroffen ist von der Hype rund um künstliche Intelligenz (KI).

Seit Geoffrey Hinton vorschlug, dass KI-Algorithmen Radiologen ersetzen werden, gab es eine Welle der Aufregung, Angst und Verwirrung in der Radiologie und der breiten Öffentlichkeit. Doch je mehr Beweise auftauchen, desto tatsächliche Leistung und Einschränkungen der KI in der Radiologie ist es an der Zeit, die realistischen Erwartungen und Auswirkungen dieser Technologie neu zu bewerten für die Zukunft der Radiologie.

Der Hype um KI in der Radiologie

Der Hype um KI in der Radiologie wurde vor allem durch die beeindruckenden Ergebnisse vorangetrieben von Deep Learning neuronalen Netzwerken bei Bilderkennungsaufgaben. Diese Modelle, die in der Lage sind, aus großen Datenmengen ohne explizite Regeln zu lernen oder Merkmale, haben bemerkenswerte Fähigkeiten gezeigt, Objekte in natürlichen Bildern zu identifizieren und zu klassifizieren, wie Gesichter, Tiere, und Szenen. Einige dieser Modelle haben sogar übertroffen Die menschliche Leistung in bestimmten Benchmarks, wie als ImageNet-Herausforderung.

Natürlich weckte dies das Interesse und die Neugier von Forschern und Klinikern in der Radiologie, einem Bereich, der auf stark auf Bildinterpretation. Könnten diese Modelle auch Radiologen bei der Erkennung und Diagnose von Krankheiten übertreffen? aus medizinischen Bildern wie Röntgenaufnahmen, [CT-Scans](https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(18), MRI Scans und Ultraschallbilder? Könnten sie die mühsamen und zeitaufwändigen Aufgaben der Bildanalyse und -berichterstattung automatisieren, Radiologen könnten sich auf komplexere und lohnendere Aspekte ihrer Arbeit konzentrieren? Könnten sie die Qualität verbessern und Effizienz der radiologischen Dienste, Reduzierung von Fehlern und Kosten?

Diese Fragen führten zu einem Anstieg der Forschung und Entwicklung im Bereich der Radiologie-KI. Jedes Jahr werden Hunderte von Artikeln veröffentlicht. Im letzten Jahr wurden Dutzende von Start-ups gegründet und Millionen von Dollar investiert. Auch die Medien trugen zum Hype bei, indem sie Sensationsschlagzeilen, die verkünden, dass KI bald Radiologen ersetzen wird oder dass KI Krankheiten besser diagnostizieren kann als Menschen. Einige prominente Persönlichkeiten im Bereich der KI machten auch kühne Vorhersagen über die bevorstehende Störung der Radiologie durch KI, wie wie Geoffrey Hintons berüchtigtes Zitat.

Die Realität

Die Realität der KI in der Radiologie hat sich als viel differenzierter und komplexer erwiesen, als der Hype vermuten ließ. Es gibt zwar keine Zweifel, dass KI in der Radiologie bedeutende Fortschritte und Potenziale gebracht hat, gibt es auch viele Herausforderungen und Einschränkungen die angegangen werden müssen, bevor das Konzept in der klinischen Praxis flächendeckend übernommen und als vertrauenswürdig eingestuft werden kann.

Eine der größten Herausforderungen ist die Qualität und Verfügbarkeit von Daten. Deep-Learning -Modelle erfordern große Mengen an annotierten Daten zum Trainieren und ihre Leistung zu validieren. Allerdings ist es in der Radiologie nicht einfach, solche Daten zu erhalten, da ethische, rechtliche , technische und praktische Fragen. Medizinische Bilder sind sensible persönliche Daten, die geschützt und anonymisiert werden. Außerdem müssen sie von Experten genau gekennzeichnet werden, was kostspielig und zeitaufwändig sein kann. Darüber hinaus sind medizinische Bilder heterogen und vielfältig, je nach Modalität, Protokoll, Gerät, Patientengruppe, Krankheitstyp und Stadium. Dies bedeutet, dass Modelle, die auf einem Datensatz trainiert wurden, möglicherweise nicht gut auf andere Datensätze verallgemeinert werden können oder Szenarien, die zu schlechter Leistung oder Fehlern führen.

Eine weitere Herausforderung ist die Bewertung und Validierung von KI-Modellen. Im Gegensatz zu einigen anderen Computer Vision-Aufgaben, bei denen Bilder können leicht in diskrete Klassen eingeteilt werden (z. B. Katze oder Hund), medizinische Bilder enthalten oft mehrere Befunde oder Anomalien, die erkannt, lokalisiert, gemessen, charakterisiert und gemeldet werden müssen. Darüber hinaus gibt es oft Variabilität oder Unsicherheit bei der Interpretation medizinischer Bilder bei verschiedenen Radiologen oder sogar bei demselben Radiologen zu verschiedenen Zeiten. Dies macht es schwierig, eine klare Grundwahrheit oder einen Goldstandard für die Bewertung zu definieren KI-Modelle. Darüber hinaus wurden die meisten Studien zu KI in der Radiologie unter kontrollierten Bedingungen oder unter idealen Bedingungen durchgeführt werden (z. B. retrospektive Analyse ausgewählter Fälle), die möglicherweise nicht spiegeln die tatsächliche Leistung oder den Nutzen von KI-Modellen in der klinischen Praxis wider (z. B. prospektive Analyse verschiedener Fälle).

Eine dritte Herausforderung ist die Integration und Einführung von KI-Modellen in einen klinischen Arbeitsablauf. ein KI-Modell erreichen kann hohe Genauigkeit oder Zuverlässigkeit auf einem bestimmte Aufgabe oder Datensatz, bedeutet dies nicht unbedingt, dass es das klinische Ergebnis oder die Effizienz verbessern kann für Patienten oder Radiologen. Dazu muss es in die bestehenden Arbeitsabläufe und Systeme der Radiologie integriert werden Abteilungen, was technische und logistische Herausforderungen mit sich bringen kann. Es muss auch von den Endnutzer (z. B. Radiologen), die möglicherweise Bedenken oder Vorbehalte hinsichtlich der Vertrauenswürdigkeit, Zuverlässigkeit, Erklärbarkeit, Rechenschaftspflicht und Haftung von KI-Modellen. Darüber hinaus muss es den ethische, rechtliche und regulatorische Standards und Richtlinien des Gesundheitswesens System, das in verschiedenen Regionen oder Ländern unterschiedlich sein kann.

Das wahre Potenzial

Trotz dieser Herausforderungen und Einschränkungen ist die KI in der Radiologie nicht zum Scheitern verurteilt zu scheitern oder zu verschwinden. Im Gegenteil, KI hat hat großes Potenzial gezeigt, die Fähigkeiten und Rollen von Radiologen zu verbessern und zu erweitern, anstatt sie zu ersetzen oder bedrohen. KI kann Radiologen bei verschiedenen Aufgaben unterstützen, wie z. B. bei der Bildaufnahme, Rekonstruktion, Verbesserung, Segmentierung, Annotation, Erkennung, Diagnose , Prognose, Vorhersage, Empfehlung, Berichterstattung und Bildung. KI kann Radiologen auch dabei helfen, die zunehmende Arbeitsbelastung zu bewältigen und die Nachfrage nach Bildgebungsdiensten, indem sie die Geschwindigkeit, Qualität und Effizienz der Bildanalyse und -berichterstattung verbessert. KI kann ermöglichen Radiologen außerdem eine individuellere und präzisere Betreuung der Patienten durch die Integration und Analyse mehrere Datenquellen, wie Bilder, Genomik, Biomarker, Krankengeschichte und Ergebnisse.

Um diese Vorteile zu realisieren, müssen Radiologen jedoch aktiv in die Entwicklung eingebunden werden, Evaluierung, Integration und Einführung von KI in der Radiologie. Sie müssen mit KI-Forschern, Ingenieuren, Entwickler und Anbieter, um Fachwissen, klinisches Fachwissen und Feedback bereitzustellen. Sie müssen an der Sammlung, Annotation und Weitergabe hochwertiger Daten zum Trainieren und Validieren von KI-Modellen. Sie müssen kritisch Bewerten und validieren Sie die Leistung und den Nutzen von KI-Modellen in der klinischen Praxis unter Verwendung strenger Methoden und Messwerte. Sie müssen sich für die ethischen, rechtlichen und regulatorischen Standards und Richtlinien für KI in der Radiologie einsetzen, um sicherzustellen, dass Sicherheit, Qualität und Verantwortlichkeit. Sie müssen sich und ihre Kollegen über die Grundsätze informieren, Anwendungen und Grenzen der KI in der Radiologie, um Vertrauen, Zuversicht und Akzeptanz zu fördern. Und sie müssen sich anpassen und ihre Fähigkeiten und Rollen im Zeitalter der KI zu aktualisieren, um ihre Stärken zu nutzen und ihre Schwächen zu mildern.

Wird KI Anwälte ersetzen?

Einige Berufe wie Anwälte werden von der KI betroffen sein. Es ist wahrscheinlich, dass die Arbeit von Junior-Rechtsanwaltsgehilfen mit generativen Modellen erledigt werden, wie etwa die Suche nach Rechtsprechung, strategisches Denken wird jedoch eine menschliche Domäne bleiben schon lange. Wir experimentieren mit KI für das englische Insolvenzrecht in unser Projekt, an dem wir mit der Royal Holloway University arbeiten .

Die Parallelen zum NLP

Der Hype und die Realität der KI in der Radiologie können mit dem Hype und der Realität der KI verglichen werden in der Verarbeitung natürlicher Sprache ( NLP ) und große Sprachmodelle ( NLP ist das Gebiet der KI, das sich mit dem Verständnis und der Generierung von natürliche Sprache (z. B. Text oder Sprache). LLMs sind Deep-Learning -Modelle, die lernen können von große Mengen von Textdaten (z. B. Milliarden von Wörtern) ohne explizite Regeln oder Merkmale verarbeiten und kohärente und flüssiger Text zu verschiedenen Themen oder Aufgaben.

Ähnlich wie KI in der Radiologie haben NLP und LLMs war in den letzten Jahren ebenfalls Gegenstand von viel Hype und Aufregung. Einige der beeindruckenden Ergebnisse von LLMs umfassen realistische Nachrichtenartikel erstellen, lange Dokumente zusammenfassen, komplexe Fragen beantworten, kreative Geschichten schreiben oder Gedichte, Übersetzungen zwischen Sprachen, Nachahmung des Stils oder Tons berühmter Autoren oder Prominenter und sogar der Turing-Test (d. h. Menschen vorzugaukeln, sie würden mit jemandem sprechen) ein anderer Mensch). Einige der sensationellen Schlagzeilen, die verkünden, dass LLMs bald menschliche Autoren oder Redakteure ersetzen werden oder dass LLMs natürliche Sprache besser verstehen können als Menschen. Einige prominente Persönlichkeiten in der KI machten auch mutige Vorhersagen über die bevorstehende Disruption der NLP durch LLMs.

Da jedoch strengere Studien und Bewertungen durchgeführt wurden, hat sich die Realität von NLP und LLMs auch als viel nuancierter und komplexer als der Hype vermuten ließ. Es gibt zwar keinen Zweifel dass NLP und LLMs bedeutende Fortschritte und Potenzial gemacht haben im Verstehen und Generieren natürlicher Sprache gibt es Es gibt auch viele Herausforderungen und Einschränkungen, die angegangen werden müssen, bevor sie weithin angenommen und vertraut werden können verschiedene Domänen und Anwendungen.

Eine der größten Herausforderungen ist die Qualität und Verfügbarkeit der Daten. LLMs benötigen große Mengen an Textdaten zum Trainieren und ihre Leistung zu validieren. Allerdings ist es in der NLP nicht einfach, solche Daten zu erhalten, aus ethischen, rechtlichen, technischen und praktischen Gründen. Textdaten sind sensible personenbezogene Daten, die geschützt werden müssen und anonymisiert. Sie müssen außerdem von Experten genau gekennzeichnet werden, was kostspielig und zeitaufwändig sein kann. Darüber hinaus Textdaten sind heterogen und vielfältig, abhängig von Domäne, Genre, Stil, Ton, Sprache, Dialekt, Kultur, Kontext, Zielgruppe, Zweck und Absicht. Dies bedeutet, dass Modelle, die auf einem Datensatz trainiert wurden, möglicherweise nicht gut auf andere verallgemeinert werden können Datensätze oder Szenarien, was zu schlechter Leistung oder Fehlern führt.

Eine weitere Herausforderung ist die Bewertung und Validierung von LLMs. Im Gegensatz zu natürlichen Bildern, die leicht in diskrete Klassen (z. B. Katze oder Hund), enthält natürliche Sprache oft mehrere Bedeutungen oder Mehrdeutigkeiten, die gelöst oder geklärt. Darüber hinaus gibt es oft Variabilität oder Unsicherheit bei der Interpretation oder Generierung von natürliche Sprache zwischen verschiedenen Menschen oder sogar demselben Menschen zu verschiedenen Zeiten. Dies macht es schwierig, eine klare Grundwahrheit oder Goldstandard für die Bewertung von LLMs. Darüber hinaus wurden die meisten Studien zu LLMs in kontrollierte Einstellungen oder ideale Bedingungen (z. B. vordefinierte Aufgaben oder Eingabeaufforderungen), die möglicherweise nicht die reale Welt widerspiegeln Leistung oder Nutzen von LLMs in verschiedenen Bereichen oder Anwendungen (z. B. Aufgaben mit offenem Ende oder Eingabeaufforderungen).

Eine dritte Herausforderung ist die Integration und Einführung von LLMs in verschiedene Domänen oder Anwendungen. Selbst wenn ein LLM hohe Genauigkeit oder Zuverlässigkeit bei einer bestimmten Aufgabe oder einem bestimmten Datensatz, bedeutet dies nicht unbedingt