В 2016 году Geoffrey Hinton предсказал, что компьютеры заменят радиологов в течение пяти лет. Они не заменили. Ряды радиологии растут, и ожидается, что число практикующих врачей увеличится на 26 процентов в течение следующих трех десятилетий. Тем не менее, прозорливость Hinton сохраняется: ИИ теперь соответствует или превосходит человеческие показатели во многих задачах визуализации. На начало 2026 года около трех четвертей из 1400 медицинских устройств с ИИ, одобренных FDA, предназначены для радиологии.

Инструменты ИИ составляют отчеты, помечают срочные изображения и иногда обнаруживают аномалии, невидимые человеческому глазу. Например, анализ 43 клинических испытаний показал, что колоноскопия с помощью ИИ выявляет больше полипов. Уровень человеческих ошибок при диагностической визуализации составляет от 3 до 5 процентов, что приводит к около 40 миллионам ошибок по всему миру ежегодно. Решение не в замене людей, а в сочетании точности ИИ с человеческим опытом.

Проектирование сотрудничества сложно. Даже если ИИ в среднем более надежен, он все равно ошибается там, где люди не ошибаются, говорит радиолог Curtis Langlotz из Стэнфорда. Радиологи должны оценивать каждое решение ИИ, что является "полной ментальной перестройкой" по словам Paul Yi из St. Jude Children's Research Hospital. В отличие от систем на основе правил, нейронные сети ИИ являются системами "черного ящика", что делает надзор более сложным.

Цель — объединить техническую точность ИИ с человеческой гибкостью для блага пациентов.