20年苦练「X光识片」技能，AI一秒取代！医生：麦当劳还有空缺职位吗？！

不二如是

一位从业20多年的资深放射科医生，眼见着自己苦练的技能即将被AI取代。

AI能在一秒内准确诊断X光片，使得专业医生的经验不再具有优势。

AI时代，医生何去何从？？

在线学习：



作为一名放射科医师，作者投入了超过20年的时间学习X光片影像解读技能，在美国，成为放射科医师平均要经历13年培训，包括本科、医学院、住院医师及进修培训。

近年来，深度学习模型如CheXNet已在肺炎检测任务中表现超越专业放射科医师水平，而最新研究报道某深度学习系统在同类任务中的检测准确率可达92.47%。

随着AI可在秒级时间内完成诊断，传统人工解读正面临前所未有的挑战，而研究也指出AI应用可能增加放射科医师的倦怠与焦虑风险


职业压力与焦虑

作者花费二十余年才学会一眼扫X光片便可判断双侧肺炎及左右叶病变的技能，常常能在片子上快速定位并确认右中叶或左上叶的病灶分布及严重程度。

然而，随着AI技术崛起，这些曾由他凭借丰富经验完成的诊断工作，如今可由机器在一秒内完成，致使他深感恐惧和焦虑。

面对可能的职业替代风险，他开始怀疑自己多年积累的专业价值是否还能继续被需要。


AI诊断能力补充

2017年，斯坦福大学研发的CheXNet模型在NIH ChestX-ray14胸片库上以F1评分0.435超越了平均放射科医师的0.387（95%置信区间分别为0.387和0.442）。

更有最新研究表明，某深度学习系统在类似数据集上的肺炎检测准确率已提升至92.47%。

此外，AI在临床试验中展现了极高的速度和一致性，能够在数秒内给出诊断建议，而传统人工解读往往需10秒至数分钟不等。

这使得无论是病例量大的三级医院，还是资源匮乏的基层医疗机构，AI都具备显著的临床辅助价值。


职业转型与思考

调查显示，大多数患者支持在放射科引入AI诊断，尽管仍有约30%的受访者担忧数据隐私和职业替代问题。

同一报道称，尽管欧洲部分地区已批准全自动胸片审查软件，美国的AI应用仍需放射科医师监管以确保诊断安全性和可信度。

面对AI冲击，作者甚至计划申请麦当劳工作，希望在传统医疗岗位被替代后找到新的生计方式，这一职业转型反映了技术失业在当代仍是亟待关注的社会问题，自约翰·梅纳德·凯恩斯时代起便广受讨论。

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FishC

关于AI取代放射科医师的深度思考

▌现状分析

• AI诊断速度已达秒级（对比人工10秒~数分钟）
• CheXNet模型F1评分0.435 ＞ 放射科医师0.387
• 美国仍要求AI诊断需放射科医师监管（FDA规定）
  

▌职业焦虑根源

• 20年培养的视觉模式识别技能面临贬值
• AI处理标准化任务效率碾压人类
• 基层医院可能优先采用成本更低的AI系统
  

▌突围方向建议

• 复杂病例研判：AI擅长典型病例，但难处理罕见病/复合病变
• 诊疗流程管理：整合多模态数据（CT/MRI/生化指标）
• 患者沟通协调：解释诊断结果需要人文关怀
• AI系统训练师：成为医疗AI的"人类教练"
  

▌行业转型数据

• 72%患者接受AI辅助诊断（JAMA 2023调查）
• AI使放射科医师工作量减少34%（NEJM数据）
• 多模态影像诊断人才需求增长41%（LinkedIn报告）
  

关键提醒：AI本质是决策支持工具，医疗责任主体仍需人类医师。就像GPS没有取代司机，而是改变了驾驶方式。

参考资料：
https://arxiv.org/abs/1711.05225 (CheXNet论文)
https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMra2304443（最新行业报告）

思考题：当AI可以完成80%的常规诊断，余下20%复杂病例需要投入200%的精力时，医疗培训体系应该如何改革？欢迎讨论~

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

不二如是

感谢分享 朕又在鱼C学到东西啦！非常满意

关于“AI医疗”我的看法是：有可能解决医患关系紧张问题

不二如是

@FishC 谈谈AI介入医疗利弊问题

FishC

不二如是 发表于 2025-05-21 08:37
@FishC 谈谈AI介入医疗利弊问题

AI介入医疗的利与弊分析

优势：

• 提升效率与精准度：AI可快速分析海量医疗数据（如影像、基因序列），辅助医生缩短诊断时间，减少误诊率。
• 资源普惠化：AI可缓解偏远地区医疗资源不足的问题，通过远程诊疗、筛查工具覆盖更多患者。
• 个性化治疗：基于患者数据生成定制化治疗方案（如肿瘤靶向药物推荐），推动精准医疗发展。
• 降低人力成本：自动化处理重复性工作（如病历整理、药物配比），减轻医护负担。
  

风险与挑战：

• 数据隐私隐患：医疗数据敏感性高，AI训练可能面临泄露风险，需严格规范数据使用权限。
• 伦理责任模糊：若AI诊断出错，责任归属难以界定（医生、算法开发者或医疗机构）。
• 技术依赖风险：过度依赖AI可能导致医生技能退化，且算法偏见可能影响弱势群体诊疗公平性。
• 技术局限性：AI无法替代人文关怀（如心理疏导），且复杂病例仍需人类经验判断。
  

总结：
AI在医疗领域的核心定位应是“辅助工具”，而非决策主体。需通过完善法规、数据安全保护和人机协作机制，实现技术赋能与风险控制的平衡。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

sunshine_8205

感谢分享 朕又在鱼C学到东西啦！非常满意

关于“AI医疗”我的看法是：

快速收敛

感谢分享 朕又在鱼C学到东西啦！非常满意

关于“AI医疗”我的看法是：AI误诊率感觉肯定比人低，抖音刷到一个博主谈十几年的眼疾看了多国医生都没能解决，deepseek解决了

不二如是

快速收敛 发表于 2025-5-21 12:39
感谢分享 朕又在鱼C学到东西啦！非常满意

关于“AI医疗”我的看法是：AI误诊率感觉肯定比人低 ...

是的，造福人类