人工智慧是否會讓影像科，檢驗，病理。放療科室失業？？？

12-17

考研了，自己還是放療方面，感覺自己飯碗不保了怎麼辦

AI醫學影像，我受邀做過Live，現在不展開講，我只說一句。影像醫生都被AI取代了，這世界上還有多少活是AI幹不了的？對吧。

現在的AI影像，和人相比有其絕對優勢的一面，那就是大範圍大樣本量篩查，肺結節篩查，乳腺癌篩查等。但是，舉個例子，「胰腺癌術後局部放療後」，現在做了MR，想看看局部有無複發，是肺瘤還是放療後反應？用AI讀片試試？保證一臉懵。

對於幾大網電巨頭這麼熱衷於影像AI來看，個人估計，是在給電商進軍醫療界造勢。讓大家先有個「騰訊醫療」的印象。

可以這樣看，AI影像能有多大市場？需要這麼多巨頭同時涉足嗎？

受邀回答這個問題有點莫名啊！題主想太多了，放療還是很有前景的職業。AI再強，放療醫生的飯碗在20年左右都不會不保；20年之後的事情就愛誰誰吧。擁抱變化吧，醫療已經是一個變革極慢的行業了，雖然AI的加入會使得醫療知識的半衰期進一步縮短。

首先人工智慧在醫療領域的應用是必然。人工智慧在醫療領域應用得當的話，能極大的提升醫療的質量以及效率。

但人工智慧在醫療的應用和普及需要時間，在此之前，可以完全忽略其對具體已有職業崗位是否報的住的影響（不是說沒影響，而是不會導致現有人員失業，但是需要的從業人員數目可能會減少）。從技術到產品，從建立規則到審批，從試驗到臨床普及都需要時間，最樂觀的估計也需要10年左右。

為什麼說對現有（當前加入的）醫療人員沒影響呢？不講大道理，化療藥物目前是藥廠大規模生產製造的，質量完全有藥廠控制，不像手術和放療是手藝活，也不像病理和影像需要極強的j經驗和知識積累。化療醫生最多只要3年就能速成，開方子就成，業內人士都知道化療屬於錢多速成的職業。放療AI再強大，10年後放療醫生扮演的角色也不會比現在化療醫生的角色更不重要，所以擔心什麼呢？當然如果放療AI變得很強大，可能每個科室需要的放療從業人員會大大減少，但這需要時間來調整。再加上人工智慧在醫療普及的時間，說20年真的不誇張。從這點上來講，影像病理也是一樣的，因為AI估計50年之內都不能承擔獨立行為「人」的角色，只能是輔助，而不是取代醫生。

但是隨著AI進入醫療領域，一些醫生的職責可能會慢慢發生變化，從根本上來講醫生的培養機制可能也會隨之發生變化。但是應該也會有新的職責或職業創造出來。擁抱變化才是王道。可能比較慘的就是青黃不接的醫生，新的職業培訓輪不到，老的思維也跟不上新的形式的變化。

最後，醫療行為並不是單純的解題：A患者診斷為B疾病，需要接受C治療；醫療的人文社會屬性也很重。「有時去治癒；常常去幫助；總是去安慰。」這段銘言是每個醫生都記得的。除非到強人工智慧問世，能夠代替醫務人員達到「治癒、幫助和安慰」這個程度，否則醫務人員不用過分擔心失業的問題。

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未來可能會減少需求，短期內沒影響。現在做影像，病理分析的ai項目一把一把的，不僅有互聯網公司的，也有設備商的。不出3年，帶各種智能分析的設備就會充斥各種展會。但是，廠商一定會註明僅供參考，然後要醫生去下結論。至少要10年，廠家才敢背診斷結論的鍋。

掃地機器人是否會讓清潔工失業？
削麵機是否會讓廚師失業？
網路課堂是否會讓教師失業？
收款機是否會讓收銀員失業？
先把這些解決了，再說醫生的事情

低於平均水平的失業。
高於平均水平的就業，收入也會更高。
平均水平=優秀AI水平

AI要就業首先得解決大腦安置問題，小型化才能對付巨大的工作量。

確信的說不會，科技發展只會越來越方便工作，至於說代替人工作可能性很小，尤其是醫療這種既需要知識又需要經驗的行業。不論影像還是檢驗病理，科技只會讓看病越來越簡單，用的時間越來越少，不會代替你診斷。影像的片子，檢驗的單子都需要有經驗的人來看有沒有問題，有沒有潛在得病風險，這一步如何處理，是進一步診斷還是以後定期檢查，這些都需要人去判斷，你現在的這種擔心比較多餘。

AI不會使得影像科醫生失業的，AI會在一定程度上、某些範圍（疾病）上會成為影像科醫生的助手、同事、老師，但只能是在一定程度上。

反而影像科可能受到臨床科室的影響與壓力：
1. 無論如何影像科是要解決臨床問題
2. 影像科與臨床科室之間的隔閡及相互蔑視非一日之寒
3. 影像科逐漸感受到了來自臨床科室的壓力，尤其是外科（普外、神外、骨科）的一些臨床醫生逐漸在閱片方面達到甚至超過影像科醫生的水平。
4. 由於相互歧視，影像科在臨床科室的應用與發展反而受到制約。

在人工智慧技術全面應用到醫療領域之前，按中國人口基數、年齡結構、財富分配結構，醫療方面的人才都不會失業，且將迎來一段好時光。

在以後人工智慧技術全面應用到醫療領域時，私立醫院追求利益最大化，可能會開始裁減一些人員，但絕大多數公立醫院最多出現的情況就是每年新招的醫務工作者的人數會減少，而不至於去裁員老員工。

你要知道，醫生的價值在於經驗豐富，寧可少招新人，也不會裁有價值的老人。

檢驗科的流水線都連那麼長了也沒見誰下崗成本下不來東西太貴嘗鮮的只是少數普及不開還是靠人

放療可能會取代一部分劑量師的工作，畢竟放療的數學模型已經被玩兒了很多年了。但失業談不上。

本問題不限制時間跨度，所以肯定會讓大家都失業。

當基礎學科成長到，一個人窮其一生都無法接觸到學科的最頂端知識的時候，人類的命運就是死不前進系列。強人工智慧會逐漸在腦力活動中取代人的地位，未來所有人都拿低保和計劃生育嘛？

不過我覺得要等我退休，問診型內科的大夫先失業，然後才是各位。

模型上說，NP-easy的問題在理論上肯定是遲早被解出的，不過工程上的解決還很遙遠，因為子問題太多了，需要的數據量太大，成本太高收益不多。現在的公司大多都集中對付CT/核磁這種成本收益高、或者眼底圖像這種主流病變分類非常少的方向。