શું AI રેડિયોલોજિસ્ટનું સ્થાન લેશે?

દર વખતે જ્યારે કોઈ નવા AI મોડેલને આકર્ષક ડેમો મળે છે, ત્યારે એ જ ચિંતા ફરી ઉભી થાય છે - શું AI રેડિયોલોજિસ્ટનું સ્થાન લેશે. તે વાજબી ચિંતા છે. રેડિયોલોજી છબી-ભારે, પેટર્ન-ભારે છે, અને કમ્પ્યુટર્સ પેટર્નને પ્રેમ કરે છે જે રીતે નાના બાળકો બટનોને પસંદ કરે છે.

અહીં સ્પષ્ટ જવાબ છે: AI પહેલાથી જ રેડિયોલોજીમાં ઝડપથી ફેરફાર કરી રહ્યું છે... અને તે મોટે ભાગે કામના આકારને ફરીથી આકાર આપી રહ્યું છે, તેને ભૂંસી નાખવાનું નહીં. કેટલાક કાર્યો સંકોચાઈ જશે. કેટલાક કાર્યપ્રવાહ ઉલટાવી દેશે. જે રેડિયોલોજિસ્ટ ક્યારેય અનુકૂલન નહીં કરે તેને બાજુ પર મૂકવામાં આવી શકે છે. છતાં ક્લિનિકલ સંભાળની જટિલ વાસ્તવિકતામાં સંપૂર્ણ રિપ્લેસમેન્ટ એક અલગ જ પ્રકારનો અનુભવ છે.

આ પછી તમને વાંચવા ગમશે તેવા લેખો:

🔗 શું AI ડોકટરોનું સ્થાન લેશે: દવાનું ભવિષ્ય
આધુનિક તબીબી પ્રેક્ટિસમાં AI ની ભૂમિકા પર વાસ્તવિક નજર.

🔗 AI કૃષિને કેવી રીતે મદદ કરે છે
AI ઉપજ, આયોજન અને ખેતીમાં નિર્ણય લેવાની પ્રક્રિયામાં સુધારો કરે છે તે રીતો.

🔗 સમાજ માટે AI કેમ ખરાબ છે?
પૂર્વગ્રહ, નોકરી ગુમાવવી, દેખરેખ અને ખોટી માહિતી જેવા જોખમો.

🔗 AI કેવી રીતે અસંગતતાઓ શોધી કાઢે છે
મોડેલો ડેટા અને સિસ્ટમ્સમાં અસામાન્ય વર્તનને કેવી રીતે ચિહ્નિત કરે છે.

વાસ્તવિકતાની સીધી તપાસ: AI હાલમાં શું કરી રહ્યું છે ✅

આજે રેડિયોલોજીમાં AI મોટાભાગે સાંકડા કામોમાં મજબૂત છે:

• ડરામણા અભ્યાસો કતારમાં કૂદી પડે તે માટે તાત્કાલિક તારણો દર્શાવવા (ટ્રાયેજ) 🚨

• નોડ્યુલ્સ, રક્તસ્ત્રાવ, ફ્રેક્ચર, એમ્બોલી વગેરે જેવા "જાણીતા પેટર્ન" શોધવા.

• એવી વસ્તુઓનું માપન જે માણસો માપી શકે છે પણ માપનથી નફરત કરે છે (વોલ્યુમ, કદ, સમય જતાં ફેરફાર) 📏

• લોકોને બર્ન કર્યા વિના સ્ક્રીનીંગ પ્રોગ્રામ્સને વોલ્યુમ હેન્ડલ કરવામાં મદદ કરવી

અને તે ફક્ત ચર્ચા જ નથી: નિયમન કરાયેલ, ઇન-ક્લિનિક રેડિયોલોજી AI પહેલાથી જ ક્લિનિકલ AI ડિવાઇસ લેન્ડસ્કેપનો મોટો ભાગ બનાવે છે 20 ડિસેમ્બર, 2024 ના રોજ FDA દ્વારા સૂચિબદ્ધ અધિકૃતતાઓને આવરી લે છે ) માં જાણવા મળ્યું કે મોટાભાગના ઉપકરણો છબીઓને ઇનપુટ તરીકે લે છે, અને મોટાભાગના લોકો માટે રેડિયોલોજી મુખ્ય સમીક્ષા પેનલ હતી. "ક્લિનિકલ AI" ક્યાં પ્રથમ ઉતરી રહ્યું છે તે વિશે તે એક મોટી વાત છે. [1]

પરંતુ "ઉપયોગી" એ "સ્વાયત્ત ડૉક્ટર રિપ્લેસમેન્ટ" જેવું જ નથી. અલગ બાર, અલગ જોખમ, અલગ જવાબદારી..

"રિપ્લેસમેન્ટ" મોટાભાગે ખોટું માનસિક મોડેલ કેમ હોય છે 🧠

રેડિયોલોજી એ ફક્ત "પિક્સેલ જુઓ, રોગનું નામ આપો" એવું નથી

વ્યવહારમાં, રેડિયોલોજિસ્ટ આના જેવા કાર્યો કરે છે:

• ક્લિનિકલ પ્રશ્ન ક્રમબદ્ધ પરીક્ષા સાથે મેળ ખાય છે કે કેમ તે નક્કી કરવું

• પૂર્વ સર્જરીનો ઇતિહાસ, કલાકૃતિઓ અને ગંભીર કેસોનું વજન

• ખરેખર શું ચાલી રહ્યું છે તે સ્પષ્ટ કરવા માટે રેફરિંગ ક્લિનિશિયનને બોલાવવા

• ફક્ત શોધને લેબલ ન કરીને, આગળના પગલાંની ભલામણ કરવી

• રિપોર્ટ માટે તબીબી-કાનૂની જવાબદારી સ્વીકારવી

અહીં એક ટૂંકું "કંટાળાજનક લાગે છે, બધું જ છે" દ્રશ્ય છે:

02:07 વાગ્યા છે. સીટી હેડ. મોશન આર્ટિફેક્ટ. ઇતિહાસ કહે છે "ચક્કર", નર્સ નોટ કહે છે "પડવું", અને એન્ટિકોએગ્યુલન્ટ સૂચિ કહે છે "ઉહ-ઓહ."
કામ "સ્પોટ બ્લીડ પિક્સેલ્સ" નથી. કામ ટ્રાયજ + સંદર્ભ + જોખમ + આગલા પગલાની સ્પષ્ટતા છે.

એટલા માટે ક્લિનિકલ ડિપ્લોયમેન્ટમાં સૌથી સામાન્ય પરિણામ એ છે કે: AI રેડિયોલોજિસ્ટને ભૂંસી નાખવાને બદલે તેમને ટેકો આપે છે.

અને બહુવિધ રેડિયોલોજી સોસાયટીઓ માનવ સ્તર વિશે સ્પષ્ટ રહી છે: એક બહુ-સમાજ નીતિશાસ્ત્ર નિવેદન (ACR/ESR/RSNA/SIIM અને અન્ય) AI ને એવી વસ્તુ તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરે છે જે રેડિયોલોજિસ્ટ્સે જવાબદારીપૂર્વક મેનેજ કરવી જોઈએ - જેમાં વાસ્તવિકતાનો સમાવેશ થાય છે કે AI-સમર્થિત વર્કફ્લોમાં રેડિયોલોજિસ્ટ્સ દર્દીની સંભાળ માટે આખરે જવાબદાર રહે છે

રેડિયોલોજી માટે AI નું સારું સંસ્કરણ શું બનાવે છે? 🔍

જો તમે કોઈ AI સિસ્ટમનું મૂલ્યાંકન કરી રહ્યા છો (અથવા તેના પર વિશ્વાસ કરવો કે નહીં તે નક્કી કરી રહ્યા છો), તો "સારું સંસ્કરણ" એ નથી જે સૌથી કૂલ ડેમો ધરાવે છે. તે તે છે જે ક્લિનિકલ વાસ્તવિકતા સાથે સંપર્કમાં ટકી રહે છે.

એક સારા રેડિયોલોજી AI ટૂલમાં આ હોય છે:

• સ્પષ્ટ અવકાશ - તે એક કાર્ય સારી રીતે કરે છે (અથવા વસ્તુઓનો ચુસ્ત રીતે વ્યાખ્યાયિત સમૂહ)

• મજબૂત માન્યતા - વિવિધ સાઇટ્સ, સ્કેનર્સ, વસ્તી પર પરીક્ષણ કરાયેલ

• વર્કફ્લો ફિટ - દરેકને દુઃખી કર્યા વિના PACS/RIS માં એકીકૃત થાય છે

• ઓછો અવાજ - ઓછા જંક ચેતવણીઓ અને ખોટા હકારાત્મક (અથવા તમે તેને અવગણશો)

• મદદરૂપ થાય તેવી સ્પષ્ટતા - સંપૂર્ણ પારદર્શિતા નહીં, પણ ચકાસવા માટે પૂરતી છે

• શાસન - વલણ, નિષ્ફળતાઓ, અણધાર્યા પૂર્વગ્રહ માટે દેખરેખ

• જવાબદારી - કોણ સહી કરે છે, કોણ ભૂલો કરે છે, કોણ ભૂલો વધારે છે તેની સ્પષ્ટતા

ઉપરાંત: "તે FDA-ક્લીયર છે" (અથવા સમકક્ષ) એક અર્થપૂર્ણ સંકેત છે - પરંતુ તે નિષ્ફળ સુરક્ષા નથી. FDA ની પોતાની AI-સક્ષમ ઉપકરણ સૂચિ પણ એક પારદર્શકતા સંસાધન જે વ્યાપક નથી , અને તેની સમાવેશ પદ્ધતિ આંશિક રીતે ઉપકરણો જાહેર સામગ્રીમાં AI ને કેવી રીતે વર્ણવે છે તેના પર આધાર રાખે છે. અનુવાદ: તમારે હજુ પણ સ્થાનિક મૂલ્યાંકન અને ચાલુ દેખરેખની જરૂર છે. [3]

આ કંટાળાજનક લાગે છે... અને કંટાળાજનક દવામાં સારું છે. કંટાળાજનક સલામત છે 😬

સરખામણી કોષ્ટક: સામાન્ય AI વિકલ્પો રેડિયોલોજિસ્ટ ખરેખર 📊 માં આવે છે

કિંમતો ઘણીવાર ભાવ-આધારિત હોય છે, તેથી હું તે ભાગને બજાર-અસ્પષ્ટ રાખું છું (કારણ કે તે સામાન્ય રીતે હોય છે).

ફોર્મેટિંગની વિચિત્ર કબૂલાત: "કિંમત" અસ્પષ્ટ રહે છે કારણ કે વિક્રેતાઓ અસ્પષ્ટ ભાવ પસંદ કરે છે. આ હું ટાળી રહ્યો નથી, આ બજાર છે 😅

જ્યાં સાંકડી ગલીઓમાં AI સરેરાશ માનવ કરતાં વધુ સારી કામગીરી બજાવી શકે છે 🏁

જ્યારે કાર્ય હોય ત્યારે AI સૌથી વધુ ચમકે છે:

• ખૂબ જ પુનરાવર્તિત

• પેટર્ન-સ્થિર

• તાલીમ ડેટામાં સારી રીતે રજૂ થયેલ છે

• સંદર્ભ ધોરણ સામે સ્કોર કરવા માટે સરળ

કેટલાક સ્ક્રીનીંગ-શૈલીના વર્કફ્લોમાં, AI આંખોના ખૂબ જ સુસંગત વધારાના સમૂહ તરીકે કાર્ય કરી શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, સ્તન સ્ક્રીનીંગ AI સિસ્ટમના મોટા પાછલી મૂલ્યાંકનમાં મજબૂત સરેરાશ રીડર-તુલના પ્રદર્શન (એક રીડર અભ્યાસમાં AUC દ્વારા) અને યુકે-શૈલીના ડબલ રીડિંગ સેટઅપમાં સિમ્યુલેટેડ વર્કલોડ ઘટાડાનો અહેવાલ આપ્યો છે. તે "સાંકડી લેન" જીત છે: સ્કેલ પર સુસંગત પેટર્ન કાર્ય. [4]

પણ ફરીથી... આ વર્કફ્લો સહાય છે, "AI એ રેડિયોલોજિસ્ટને બદલે છે જે પરિણામનો માલિક છે."

જ્યાં AI હજુ પણ સંઘર્ષ કરી રહ્યું છે (અને તે નાની વાત નથી) ⚠️

AI પ્રભાવશાળી હોઈ શકે છે અને તબીબી રીતે મહત્વપૂર્ણ હોય તેવી રીતે નિષ્ફળ પણ જઈ શકે છે. સામાન્ય પીડાના મુદ્દાઓ:

• વિતરણની બહારના કેસો : દુર્લભ રોગો, અસામાન્ય શરીરરચના, શસ્ત્રક્રિયા પછીની વિચિત્રતાઓ

• સંદર્ભ અંધત્વ : "વાર્તા" વિનાના ઇમેજિંગ તારણો ગેરમાર્ગે દોરી શકે છે

• આર્ટિફેક્ટ સંવેદનશીલતા : ગતિ, ધાતુ, વિચિત્ર સ્કેનર સેટિંગ્સ, કોન્ટ્રાસ્ટ ટાઇમિંગ... મનોરંજક વસ્તુઓ

• ખોટા હકારાત્મક પાસાં : એક ખરાબ AI દિવસ સમય બચાવવાને બદલે વધારાનું કાર્ય બનાવી શકે છે

• મૌન નિષ્ફળતાઓ : ખતરનાક પ્રકારની - જ્યારે તે શાંતિથી કંઈક ચૂકી જાય છે

• ડેટા ડ્રિફ્ટ : પ્રોટોકોલ, મશીનો અથવા વસ્તી બદલાય ત્યારે કામગીરી બદલાય છે.

આ છેલ્લું સૈદ્ધાંતિક નથી. જ્યારે છબીઓ મેળવવાની રીત બદલાય છે (સ્કેનર હાર્ડવેર સ્વેપ, સોફ્ટવેર અપડેટ્સ, પુનર્નિર્માણ ફેરફારો), ત્યારે ઉચ્ચ-પ્રદર્શન કરતી છબી મોડેલો પણ ડ્રિફ્ટ થઈ શકે છે, અને તે ડ્રિફ્ટ ક્લિનિકલી અર્થપૂર્ણ સંવેદનશીલતા/વિશિષ્ટતાને નુકસાન માટે મહત્વપૂર્ણ રીતે બદલી શકે છે. આ જ કારણ છે કે "ઉત્પાદનમાં દેખરેખ" એ કોઈ ચર્ચાસ્પદ શબ્દ નથી - તે સલામતીની આવશ્યકતા છે. [5]

ઉપરાંત - અને આ ખૂબ મોટી વાત છે - ક્લિનિકલ જવાબદારી અલ્ગોરિધમમાં સ્થાનાંતરિત થતી નથી . ઘણી જગ્યાએ, રેડિયોલોજિસ્ટ જવાબદાર સહી કરનાર રહે છે, જે તમે વાસ્તવિક રીતે કેટલા હાથ દૂર કરી શકો છો તે મર્યાદિત કરે છે. [2]

રેડિયોલોજિસ્ટનું કામ જે ઘટતું નથી, વધતું જાય છે 🌱

બીજી બાજુ, AI રેડિયોલોજીને વધુ "ડોક્ટર જેવી" બનાવી શકે છે, ઓછી નહીં.

જેમ જેમ ઓટોમેશન વિસ્તરે છે, રેડિયોલોજિસ્ટ ઘણીવાર આના પર વધુ સમય વિતાવે છે:

• મુશ્કેલ કેસ અને બહુવિધ સમસ્યાઓવાળા દર્દીઓ (જેને AI નફરત કરે છે)

• પ્રોટોકોલિંગ, યોગ્યતા અને માર્ગ ડિઝાઇન

• ક્લિનિશિયનો, ટ્યુમર બોર્ડ અને ક્યારેક દર્દીઓને તારણો સમજાવવા 🗣️

• ઇન્ટરવેન્શનલ રેડિયોલોજી અને ઇમેજ-માર્ગદર્શિત પ્રક્રિયાઓ (ખૂબ જ સ્વચાલિત નથી)

• ગુણવત્તાયુક્ત નેતૃત્વ: AI કામગીરીનું નિરીક્ષણ, સુરક્ષિત દત્તક લેવાનું નિર્માણ

"મેટા" ભૂમિકા પણ છે: કોઈને મશીનોનું નિરીક્ષણ કરવું પડે છે. તે થોડું ઓટોપાયલટ જેવું છે - તમારે હજુ પણ પાઇલટ્સ જોઈએ છે. કદાચ થોડી ખામીયુક્ત રૂપક... પણ તમે સમજી ગયા.

રેડિયોલોજિસ્ટને બદલી રહ્યું છે AI: સીધો જવાબ 🤷‍♀️🤷‍♂️

• નજીકના ભવિષ્યમાં: તે કામના ટુકડાઓ (માપ, ટ્રાયજ, કેટલાક સેકન્ડ-રીડર પેટર્ન) ને બદલે છે, અને હાંસિયામાં સ્ટાફિંગની જરૂરિયાતોમાં ફેરફાર કરે છે.

• લાંબા ગાળા માટે: તે ચોક્કસ સ્ક્રીનીંગ વર્કફ્લોને ભારે સ્વચાલિત કરી શકે છે, પરંતુ હજુ પણ મોટાભાગની આરોગ્ય પ્રણાલીઓમાં માનવ દેખરેખ અને વૃદ્ધિની જરૂર છે.

• સૌથી સંભવિત પરિણામ: રેડિયોલોજિસ્ટ + AI પોતાના દમ પર વધુ સારું પ્રદર્શન કરે છે, અને કામ દેખરેખ, સંદેશાવ્યવહાર અને જટિલ નિર્ણય લેવા તરફ વળે છે.

જો તમે મેડિકલ સ્ટુડન્ટ કે જુનિયર ડોક્ટર છો: ભવિષ્ય કેવી રીતે સુરક્ષિત રાખવું (ગભરા્યા વિના) 🧩

જો તમે "ટેક્નોલોજીમાં" ન હોવ તો પણ, મદદરૂપ થતી કેટલીક વ્યવહારુ ચાલ:

• AI કેવી રીતે નિષ્ફળ જાય છે તે જાણો (પૂર્વગ્રહ, ડ્રિફ્ટ, ખોટા હકારાત્મક) - આ હવે ક્લિનિકલ સાક્ષરતા છે [5]

• વર્કફ્લો અને ઇન્ફોર્મેટિક્સ બેઝિક્સ (PACS, સ્ટ્રક્ચર્ડ રિપોર્ટિંગ, QA) સાથે આરામદાયક બનો

• મજબૂત વાતચીત કરવાની ટેવો વિકસાવો - માનવ સ્તર વધુ મૂલ્યવાન બને છે

• જો શક્ય હોય તો, તમારી હોસ્પિટલમાં AI મૂલ્યાંકન અથવા શાસન જૂથમાં જોડાઓ

• ઉચ્ચ સંદર્ભ + પ્રક્રિયાઓ (IR, જટિલ ન્યુરો, ઓન્કોલોજીકલ ઇમેજિંગ) ધરાવતા ક્ષેત્રો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરો

અને હા, એવી વ્યક્તિ બનો જે કહી શકે કે: "આ મોડેલ અહીં ઉપયોગી છે, ત્યાં ખતરનાક છે, અને આપણે તેનું નિરીક્ષણ આ રીતે કરીએ છીએ." તે વ્યક્તિને બદલવી મુશ્કેલ બની જાય છે.

નિષ્કર્ષ + ઝડપી ટેક 🧠✨

AI રેડિયોલોજીને સંપૂર્ણપણે ફરીથી આકાર આપશે, અને અન્યથા ડોળ કરવો એ સામનો કરવાનો વિકલ્પ છે. પરંતુ "રેડિયોલોજિસ્ટ્સ વિનાશકારી છે" વાર્તા મોટે ભાગે લેબ કોટ પહેરીને ક્લિકબેટ છે.

ઝડપી લો

• AI નો ઉપયોગ પહેલાથી જ ટ્રાયએજ, ડિટેક્શન સપોર્ટ અને માપન સહાય માટે થાય છે.

• તે સાંકડા, પુનરાવર્તિત કાર્યોમાં ઉત્તમ છે - અને દુર્લભ, ઉચ્ચ-સંદર્ભિત ક્લિનિકલ વાસ્તવિકતા સાથે અસ્થિર છે.

• રેડિયોલોજિસ્ટ પેટર્ન શોધવા કરતાં વધુ કરે છે - તેઓ સંદર્ભ આપે છે, વાતચીત કરે છે અને જવાબદારી નિભાવે છે.

• સૌથી વાસ્તવિક ભવિષ્ય "એઆઈનો ઉપયોગ કરતા રેડિયોલોજિસ્ટ્સ" નું છે જે "એઆઈનો ઇનકાર કરતા રેડિયોલોજિસ્ટ્સ" ને બદલે છે, નહીં કે એઆઈ નું, જે આ વ્યવસાયને જથ્થાબંધ રીતે બદલી નાખશે. 😬🩻

સંદર્ભ

1. સિંઘ આર. એટ અલ., npj ડિજિટલ મેડિસિન (2025) - 1,016 FDA-અધિકૃત AI/ML તબીબી ઉપકરણ અધિકૃતતાઓને આવરી લેતી વર્ગીકરણ સમીક્ષા (જેમ કે 20 ડિસેમ્બર, 2024 સુધી સૂચિબદ્ધ છે), જે દર્શાવે છે કે તબીબી AI કેટલી વાર ઇમેજિંગ ઇનપુટ્સ પર આધાર રાખે છે અને કેટલી વાર રેડિયોલોજી મુખ્ય સમીક્ષા પેનલ છે. વધુ વાંચો.

2. ESR દ્વારા આયોજિત મલ્ટિસોસાયટી સ્ટેટમેન્ટ - રેડિયોલોજીમાં AI માટે ક્રોસ-સોસાયટી એથિક્સ ફ્રેમિંગ, જેમાં શાસન, જવાબદાર જમાવટ અને AI-સમર્થિત વર્કફ્લોમાં ક્લિનિશિયનોની સતત જવાબદારી પર ભાર મૂકવામાં આવ્યો છે. વધુ વાંચો

3. યુએસ એફડીએ એઆઈ-સક્ષમ તબીબી ઉપકરણોનું પૃષ્ઠ - એફડીએની પારદર્શિતા સૂચિ અને એઆઈ-સક્ષમ તબીબી ઉપકરણો માટેની પદ્ધતિ નોંધો, જેમાં અવકાશ અને સમાવેશ કેવી રીતે નક્કી કરવામાં આવે છે તે અંગેની ચેતવણીઓ શામેલ છે. વધુ વાંચો

4. મેકકિની એસએમ એટ અલ., નેચર (2020) - સ્તન કેન્સર સ્ક્રીનીંગ માટે એઆઈ સિસ્ટમનું આંતરરાષ્ટ્રીય મૂલ્યાંકન, જેમાં વાચક-તુલના વિશ્લેષણ અને ડબલ-રીડિંગ સેટઅપમાં વર્કલોડ અસરના સિમ્યુલેશનનો સમાવેશ થાય છે. વધુ વાંચો

5. રોશેવિટ્ઝ એમ. એટ અલ., નેચર કોમ્યુનિકેશન્સ (2023) - મેડિકલ ઇમેજ વર્ગીકરણમાં પર્ફોર્મન્સ ડ્રિફ્ટ અંડર એક્વિઝિશન શિફ્ટ પર સંશોધન, ડિપ્લોય્ડ ઇમેજિંગ AI માં મોનિટરિંગ અને ડ્રિફ્ટ કરેક્શન શા માટે મહત્વપૂર્ણ છે તે દર્શાવે છે. વધુ વાંચો

અધિકૃત AI સહાયક સ્ટોર પર નવીનતમ AI શોધો

અમારા વિશે