人工智能应用放射科医生-人工智能应用放射科医生招聘

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能应用放射科医生的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能应用放射科医生的解答，让我们一起看看吧。

1. 哪些职业的哪些层次可以被人工智能替代？
2. 人工智能会取代影像科医生还是成为影像科的辅助工具？

哪些职业的哪些层次可以被人工智能替代？

对创新思维要求不高的行业基本都可以。

比如：

医疗：疾病检索、早期预测、手术机器人(勉强把机器人算作人工智能)

翻译/律师：作为收入比较丰厚的行业，中低端的工作会被人工智能代替

金融：作为数据结构化比较好且资金丰厚投入好的行业，越来越多的金融分析师都迎来了失业

驾驶：其实运输行业是大家不大了解的体量巨大回报丰厚的行业，这也是为什么无人驾驶被那么多公司追捧

高危行业：高危行业约等于高回报率，如矿洞机器人和高空作业机器人。

生产线上的工人：随着自动化和机器人技术的发展，一些重复性和低技能的工作可以由机器人或自动化系统执行。

银行和金融领域的一些职业：如数据分析、客户服务、部分财务分析和风险评估等工作。

零售业的一些职业：例如收银员和库存管理员，可以由自动化技术和自助服务系统取代。

文字处理和文档管理：AI在处理大量文档、数据输入和管理方面有很大的优势，可能会替代一些文员和数据录入员的工作。

客户服务代表：AI可以执行一些简单的客户服务任务，例如解答常见问题、提供产品和服务信息、预订酒店房间和机票等。

人工智能会取代影像科医生还是成为影像科的辅助工具？

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这个问题的答案是否定的！人工智能不会取代影像科医生，未来一段实践智能是影像科的***工具！

回答这个问题前，我们分3步，第一解释一下影像科医生是干嘛的？！第二就是来看看现有的人工智能解决了什么漾的影像科问题？！第三就是结合前面两个方面总结我们的回答！

课本上定义影像科医生：“本专业培养具有基础医学、临床医学和现代医学影像学的基本理论知识及能力，能在医疗卫生单位从事医学影像诊断、介入放射学和医学成像技术等方面的医学高级专门人才。”做个比喻，影像科像突击小队，没有充分战场信息情况下，为大部队探听信息。扫清路障。第一时间把战场实况信息传递总部。

随意可以看到，影像科医生更多的是一个综合处理复杂的显示情况和基础医疗知识的经验工作者。他们往往很多时候需要的处理问题，而不是简单的凭经验去判断。这点跟传统的人工智能学习大量数据，凭经验做出分类和预测还是有一定区别的。最起码从现阶段，人工不能面对这么复杂的局面。

原理：

专业像头通过一下两种[_a***_]得到眼底数据：

澈照法：直接检眼镜距离角膜约10cm将屈光度置于+8D-+10D，正常可见瞳孔内呈红色均匀一致的反光，若晶状体混浊时可见红光背景有暗影，其形态和晶状体混浊形态一致。

如今白内障的检查已经规范化，可以通过多种方式检查

据我了解，目前医学影像上用人工智能进行诊断的案例主要是在皮肤病的诊断上，目前用人工智能的识别准确率已经接近甚至超过了专家大夫的诊断正确率。利用人工智能进行疾病的诊断各国都在大力发展，中南大学湘雅二院开发的中国首个人工智能***诊断系统，可以对红斑狼疮等疾病及，各种亚型及类似疾病进行诊断，识别准确率高达85%以上，但是目前的识别水平肯定还是比不过有经验的医师大夫，所以我感觉***的成分大一点，和目前的无人驾驶技术都还是处于***阶段，但是随着技术的进步，带来识别率的极大提升，那么人工智能在某些领域可能取代大夫的某些职能。

医学影像 AI 对医疗界的吸引力之一就在于它能帮助医生提高诊断效率。医学影像的环节处于整个医疗过程中非常上游的环节，医生眼前的黑白影像世界直接决定着临床决策，其“牵一发而动全身”的效果非常明显，能在这个环节帮助到医生确实意义重大。

在提高诊断效率的同时，医学影像 AI 也能在一定程度上保证早期的检出率。这一点同样是一些医学影像 AI 公司津津乐道的一件事，特别是当 AI 帮助医生发现那些险些被遗漏的病例时。

但是，目前来看，人工智能在影像识别上的角色更接近于影像科医生的***工具而非取代他们。

为什么这么说呢？深科技就说说我们了解到的两个情况。

事实上，放射科医生在解释图像的时候，会使用到一部分图像以外的信息，例如说他们积累的临床经验或者患者之前的诊疗结果等。这些信息都非常有用，尤其是在区分类似疾病的时候。

也就是说，如果人类专家难以仅仅依靠图像就做出诊断，那么 AI 也很可能无法诊断。这也就意味着，人类专家的不可替代性依然很强。

另一个问题是，现有的影像数据集本身仍然有不少问题。举个例子，美国国家卫生研究院曾经发布过一个名为ChestX-ray14 的数据集，这也是目前最大的开放式胸透照片数据集。

不久前，就有一名来自澳洲的资深影像科研究人员就表示，与人类医生的视觉评估相比，该数据集中的标签不准确、不清楚，并且经常描述医学上的次要发现。“我认为，这些标签无法匹配图像中显示的疾病”，他说。当然，并不是说所有的数据集都有这个问题，但目前来看，高质量的医学影像数据确实难找。

到此，以上就是小编对于人工智能应用放射科医生的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能应用放射科医生的2点解答对大家有用。

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