Pada tahun 2016, Geoffrey Hinton memprediksi bahwa komputer akan menggantikan radiolog dalam lima tahun. Mereka tidak. Jumlah radiolog terus bertambah, dengan praktisi yang diperkirakan akan berkembang sebesar 26 persen dalam tiga dekade ke depan. Namun, pandangan ke depan Hinton tetap berlaku: AI kini menyamai atau melampaui kinerja manusia dalam banyak tugas pencitraan. Pada awal 2026, sekitar tiga perempat dari 1.400 perangkat medis yang didukung AI yang disetujui oleh FDA adalah untuk radiologi.

Alat AI menyusun laporan, menandai gambar yang mendesak, dan terkadang menemukan kelainan yang tidak terlihat oleh mata manusia. Misalnya, analisis dari 43 uji klinis menemukan bahwa kolonoskopi yang dibantu AI mengungkapkan lebih banyak polip. Tingkat kesalahan manusia untuk gambar diagnostik berkisar antara 3 hingga 5 persen, menyebabkan sekitar 40 juta kesalahan di seluruh dunia setiap tahun. Solusinya bukan menggantikan manusia, tetapi menggabungkan presisi AI dengan pengalaman manusia.

Merancang kolaborasi itu kompleks. Bahkan jika AI lebih dapat diandalkan secara rata-rata, ia masih membuat kesalahan di mana manusia tidak akan melakukannya, kata radiolog Curtis Langlotz dari Stanford. Radiolog harus mengevaluasi setiap keputusan AI, sebuah "pemikiran ulang mental" menurut Paul Yi dari St. Jude Children's Research Hospital. Tidak seperti sistem berbasis aturan, jaringan saraf AI adalah sistem "kotak hitam", membuat pengawasan lebih sulit.

Tujuannya adalah menggabungkan akurasi teknis AI dengan fleksibilitas manusia untuk manfaat pasien.