W ostatnich latach rozwój sztucznej inteligencji (SI) znacząco wpłynął na wiele dziedzin życia, w tym także na medycynę. Szczególnie istotnym obszarem, w którym SI znajduje coraz szersze zastosowanie, jest analiza obrazów medycznych – takich jak zdjęcia rentgenowskie, tomografie komputerowe (CT) oraz obrazy uzyskane za pomocą rezonansu magnetycznego (MRI). Automatyczne systemy analizy obrazów (ang. Computer-Aided Diagnosis, CADx) potrafią dziś z dużą dokładnością rozpoznawać zmiany chorobowe, wskazywać obszary podejrzane oraz wspierać lekarzy w stawianiu diagnoz. Powstaje zatem pytanie: czy w przyszłości sztuczna inteligencja całkowicie zastąpi radiologów, czy też pozostanie jedynie narzędziem wspomagającym ich pracę (Hosny et al., 2018; Topol, 2019)?

Obecny stan technologii – sukcesy i ograniczenia

Zacznijmy od stanu obecnego. Współczesne algorytmy oparte na uczeniu maszynowym, zwłaszcza głębokich sieciach neuronowych (deep learning), wykazują się coraz większą precyzją w analizie obrazów medycznych. Badania publikowane w renomowanych czasopismach pokazują, że w niektórych zastosowaniach – na przykład w wykrywaniu raka piersi na mammografii czy zmian nowotworowych w płucach – systemy SI osiągają wyniki porównywalne, a czasem nawet lepsze niż doświadczeni radiolodzy (Chartrand, G. et al. 2017).

Przykładowo, algorytmy Google Health w 2020 roku wykazały większą czułość i swoistość niż przeciętny lekarz radiolog w analizie mammografii. Podobnie w przypadku rozpoznawania COVID-19 na podstawie zdjęć RTG klatki piersiowej – systemy SI były w stanie szybko i skutecznie identyfikować charakterystyczne zmiany zapalne, wspierając pracę szpitali w czasie pandemii (Wang et al., 2020).

Mimo tych imponujących osiągnięć, systemy SI nie są wolne od wad. Ich skuteczność zależy w dużym stopniu od jakości i różnorodności danych, na których były trenowane. W przypadku obrazów o nietypowej morfologii lub pochodzących od pacjentów z rzadkimi schorzeniami, algorytmy mogą popełniać błędy. Ponadto, modele SI są często tzw. „czarnymi skrzynkami” – trudno wytłumaczyć, dlaczego algorytm podjął taką a nie inną decyzję, co w kontekście medycyny może budzić uzasadnione obawy co do przejrzystości i odpowiedzialności za diagnozę.

Rola radiologa – zawód pod presją zmian

W obliczu rozwoju SI radiolodzy stają dziś przed pytaniem o przyszłość swojego zawodu. Czy sztuczna inteligencja odbierze im pracę? Czy stanie się jedynie narzędziem, które odciąży ich z rutynowych obowiązków („The Economist”, 2018)?

Rola radiologa nie ogranicza się jedynie do odczytywania obrazów. To także interpretacja w kontekście klinicznym, współpraca z innymi specjalistami, planowanie dalszego postępowania diagnostycznego i terapeutycznego, konsultacje z pacjentami, nadzór nad jakością obrazowania, a także odpowiedzialność za podejmowane decyzje. Radiolog nie tylko opisuje obraz, ale również ocenia go w kontekście historii choroby, objawów i wyników innych badań.

Sztuczna inteligencja, choć potrafi analizować obrazy z dużą precyzją, nie ma dostępu do pełnej wiedzy klinicznej, emocjonalnej inteligencji ani umiejętności podejmowania decyzji w warunkach niepewności. Dlatego też wiele autorytetów w dziedzinie radiologii podkreśla, że przyszłość to nie zastąpienie radiologa przez SI, ale integracja tych dwóch elementów w modelu pracy opartym na współpracy.

Model współpracy: radiolog + SI

W praktyce najwięcej korzyści płynie z synergii między człowiekiem a maszyną. SI może pełnić rolę drugiego „oka”, wspierającego lekarza w analizie skomplikowanych obrazów. Może także zautomatyzować zadania rutynowe, takie jak pomiary, detekcja anomalii czy segmentacja struktur anatomicznych, pozostawiając radiologowi czas na bardziej złożoną analizę i kontakt z zespołem klinicznym.

Systemy CAD mogą działać jako filtr, który wstępnie klasyfikuje badania – wskazując te, które wymagają pilnej uwagi, oraz eliminując przypadki nie budzące podejrzeń. Dzięki temu możliwe jest efektywniejsze zarządzanie czasem pracy radiologów, zmniejszenie ryzyka błędów oraz skrócenie czasu oczekiwania na wynik badania.

W wielu placówkach medycznych na całym świecie takie rozwiązania są już wdrażane. Przykładem mogą być systemy wspomagające wykrywanie mikrozłamań, guzów czy tętniaków. Radiolog otrzymuje obraz z naniesionymi propozycjami interpretacyjnymi, które może zaakceptować, zmodyfikować lub odrzucić. To on nadal podejmuje ostateczną decyzję diagnostyczną.

Wyzwania etyczne, prawne i społeczne

Wprowadzenie sztucznej inteligencji do analizy obrazów medycznych wywołuje szereg pytań nie tylko technologicznych, lecz także etycznych, prawnych i społecznych, które mogą mieć kluczowe znaczenie dla jej dalszego rozwoju i akceptacji w środowisku medycznym.

Jednym z najważniejszych wyzwań pozostaje kwestia odpowiedzialności za błędną diagnozę. W tradycyjnym modelu to lekarz ponosi odpowiedzialność za swoją ocenę obrazu, jednak w sytuacji, gdy decyzja została wsparta (lub częściowo oparta) na sugestii algorytmu, pojawia się problem rozmycia tej odpowiedzialności. Czy w przypadku błędu odpowiada radiolog, który zaufał systemowi, producent oprogramowania, który stworzył algorytm, czy może instytucja, która zdecydowała się wdrożyć dane rozwiązanie? Brak jasnych regulacji prawnych w tym zakresie może prowadzić do niepewności oraz opóźnień we wdrażaniu nowoczesnych technologii w praktyce klinicznej.

Kolejną kwestią jest prywatność i bezpieczeństwo danych. Systemy SI wymagają ogromnych ilości informacji do nauki, a dane medyczne, zwłaszcza obrazowe, są wrażliwe i ściśle chronione przepisami o ochronie danych osobowych (np. RODO w Unii Europejskiej czy HIPAA w Stanach Zjednoczonych). Proces anonimizacji takich danych nie zawsze jest wystarczająco skuteczny, a ryzyko reidentyfikacji pacjenta – zwłaszcza w połączeniu z innymi źródłami informacji – jest realne. Konieczne są więc zaawansowane mechanizmy zabezpieczeń, a także transparentność procesu przetwarzania danych.

Zaufanie – zarówno ze strony lekarzy, jak i pacjentów – to kolejny istotny aspekt. Wielu specjalistów może postrzegać SI jako zagrożenie dla swojej niezależności zawodowej, co może wywoływać opór wobec jej wdrażania. Z drugiej strony, pacjenci mogą mieć obawy co do tego, że ich zdrowie zależy od działania „bezosobowego algorytmu”. Szczególnie trudne może być przekonanie osób starszych lub mniej obeznanych z technologią do akceptacji takiego modelu diagnozy (Gaube et al., 2021). Budowanie zaufania wymaga nie tylko skuteczności systemu, ale również jego przejrzystości – np. poprzez możliwość uzasadnienia decyzji algorytmu (tzw. explainable AI), certyfikację przez niezależne instytucje oraz obecność ludzkiego nadzoru.

Nie można też pominąć szerszego kontekstu społecznego – automatyzacja diagnostyki może wpłynąć na rynek pracy, strukturę zespołów medycznych, a także relacje między pacjentem a lekarzem. Zmniejszenie kontaktu pacjenta z człowiekiem może odbić się negatywnie na jakości opieki, dlatego kluczowe jest, by rozwój SI nie odbywał się kosztem empatii i relacyjności w medycynie.

Przyszłość zawodu radiologa – adaptacja i nowe kompetencje

Postępująca cyfryzacja medycyny wymusza na specjalistach nie tylko adaptację do nowych narzędzi, ale też redefinicję swojej roli w systemie ochrony zdrowia. Radiolodzy – zamiast konkurować z technologią – mogą i powinni się z nią zintegrować, przekształcając wyzwania w szanse na rozwój zawodowy.

W przyszłości radiolog nie będzie jedynie diagnostą obrazowym, lecz stanie się tzw. „architektem informacji medycznej” – osobą, która potrafi łączyć różne źródła danych (obrazy, wyniki laboratoryjne, dane genetyczne, historię choroby) w celu stworzenia pełnego, kontekstowego obrazu stanu zdrowia pacjenta (Jha & Topol, 2016). Taki specjalista będzie musiał nie tylko znać się na interpretacji obrazów, ale także rozumieć działanie systemów SI, znać ich mocne i słabe strony oraz umieć krytycznie ocenić jakość i trafność algorytmicznych sugestii.

W związku z tym w programach edukacyjnych dla radiologów coraz częściej pojawiają się elementy związane z analizą danych, podstawami programowania, metodami uczenia maszynowego oraz etyką sztucznej inteligencji. Uczelnie medyczne i towarzystwa naukowe zaczynają organizować szkolenia i kursy z zakresu medycyny cyfrowej, co pozwala specjalistom zdobywać nowe kompetencje i utrzymać swoją pozycję w zmieniającym się środowisku pracy.

Radiolog przyszłości będzie musiał również rozwijać tzw. „kompetencje miękkie” – takie jak umiejętność komunikacji z pacjentem, pracy w zespole interdyscyplinarnym, podejmowania decyzji w warunkach niepewności oraz wrażliwości etycznej. Nawet najlepszy algorytm nie zastąpi bowiem rozmowy z pacjentem, empatii wobec jego sytuacji czy wyjaśnienia trudnej diagnozy w sposób zrozumiały i wspierający.

Warto także wspomnieć o roli radiologów w procesie projektowania i testowania systemów SI. Ich wiedza merytoryczna jest niezbędna do tworzenia algorytmów, które będą faktycznie odpowiadać na potrzeby kliniczne. Coraz częściej to właśnie lekarze są członkami zespołów projektowych i badawczych rozwijających technologie medyczne. Radiolog jako „mentor algorytmu” – uczący maszynę rozpoznawania patologii – to nowa, ale coraz bardziej realna rola.

Podsumowanie – człowiek i maszyna, nie człowiek czy maszyna

Czy sztuczna inteligencja zastąpi radiologów? Wszystko wskazuje na to, że nie. Przynajmniej nie w pełni i nie w najbliższej przyszłości. Choć algorytmy osiągają imponujące wyniki, wciąż brakuje im wielu cech, które posiadają doświadczeni lekarze – zdolności rozumienia kontekstu klinicznego, empatii, elastyczności w podejmowaniu decyzji.

Najbardziej obiecująca wizja przyszłości to ta, w której SI stanowi narzędzie wspierające radiologów – przyspieszające diagnozę, zwiększające jej trafność i odciążające lekarzy z rutynowych zadań. Taki model pozwala wykorzystać pełen potencjał zarówno technologii, jak i ludzkiego doświadczenia.

Kluczowe będzie tu jednak zapewnienie odpowiednich standardów jakości, przejrzystości działania systemów, edukacja lekarzy oraz ochrona danych pacjentów. Tylko wówczas nowoczesna technologia będzie mogła stać się realnym wsparciem dla medycyny – nie konkurencją, lecz partnerem w walce o zdrowie pacjentów.

 

Bibliografia:

• Hosny, A. et al. (2018). Artificial intelligence in radiology. Nature Reviews Cancer, 18, 500–510.
• Topol, E. J. (2019). Deep Medicine. Basic Books.
• Wang, L. et al. (2020). COVID-Net: A deep learning approach for COVID-19 detection. Scientific Reports, 10(1).
• Chartrand, G. et al. (2017). Deep learning: A primer for radiologists. Radiographics, 37(7), 2113–2131.
• Gaube, S. et al. (2021). Do as AI say: susceptibility in deployment of clinical AI. NPJ Digital Medicine, 4(1).
• Jha, S., & Topol, E. J. (2016). Adapting to artificial intelligence. JAMA, 316(22), 2353–2354.
• The Economist (2018), Forbes (2020), MIT Technology Review (2021). https://www.economist.com/leaders/2018/06/07/ai-radiology-and-the-future-of-work