مروری آیندهنگر بر تحول نقش رادیولوژیست در عصر هوش مصنوعی و مدل Radiologist-in-the-Loop با گسترش سریع هوش مصنوعی (AI)، بهویژه Generative AI و Multimodal Models، رادیولوژی به یکی از پیشروترین حوزههای پزشکی در پذیرش این فناوری تبدیل شده است. اگرچه در سالهای ابتدایی، نگرانیهایی درباره جایگزینی رادیولوژیستها توسط AI مطرح بود، اما شواهد علمی و دیدگاههای آیندهنگر نشان میدهد که نقش رادیولوژیست نهتنها تضعیف نمیشود، بلکه به سمت نقشهای تحلیلی، نظارتی و تصمیمگیرانه پیشرفتهتر تحول مییابد.
چالشها و یافتههای کلیدی
تحول فناوری
از CAD به Generative و Multimodal AI سیستمهای هوش مصنوعی در رادیولوژی از الگوریتمهای تشخیص محدود (CAD) به سمت مدلهای بنیادین و چندوجهی حرکت کردهاند؛ مدلهایی که قادرند همزمان تصاویر پزشکی، متن گزارش، و دادههای بالینی را تحلیل کرده و حتی پیشنویس گزارش رادیولوژی تولید کنند. این تحول، ماهیت کار رادیولوژیست را از تفسیر صرف تصویر به مدیریت هوشمند اطلاعات تغییر میدهد.
عملکرد تشخیصی و نقش انسان در حلقه تصمیمگیری
مطالعات نشان میدهند که AI در بسیاری از وظایف تشخیصی عملکردی همسطح با پزشکان دارد، اما همچنان در درک زمینه بالینی، شرایط پیچیده و موارد غیرمعمول محدود است. به همین دلیل، مدل Radiologist-in-the-Loop بهعنوان الگوی غالب آینده معرفی میشود؛ مدلی که در آن AI نقش دستیار را ایفا کرده و تصمیم نهایی بر عهده رادیولوژیست باقی میماند.
چالشهای اخلاقی، سوگیری و مسئولیت حرفهای
یکی از چالشهای اصلی استفاده از AI در رادیولوژی، سوگیری دادهها، خطاهای الگوریتمی و مسئولیت قانونی است. نبود نظارت انسانی میتواند منجر به خطاهای تشخیصی و کاهش اعتماد بالینی شود. رادیولوژیست آینده نقشی کلیدی در اعتبارسنجی خروجیهای AI، تضمین ایمنی بیمار و رعایت اصول اخلاق پزشکی خواهد داشت.
پیامدهای بالینی و آینده حرفه رادیولوژی ادغام هوش مصنوعی در رادیولوژی میتواند:
بار کاری رادیولوژیستها را کاهش دهد دقت و یکنواختی گزارشها را افزایش دهد تمرکز پزشکان را بر موارد پیچیده، ارتباط با تیم درمان و تصمیمگیری بالینی عمیقتر ممکن سازد با این حال، AI جایگزین قضاوت بالینی، تجربه و مسئولیت انسانی نخواهد شد، بلکه بهعنوان ابزار کمکتشخیصی پیشرفته عمل میکند.
لینک دسترسی به مقاله:
https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.242961 https://www.rsna.org/artificial-intelligence/publications https://www.rsna.org/news/2025/july/using-llms-in-radiology