Demand for human radiologists is at an all-time high
Несмотря на прогнозы о замене радиологов ИИ, спрос на специалистов достиг рекордного уровня. Модели вроде CheXNet, выпущенной в 2017 году, демонстрируют превосходную точность в обнаружении пневмонии и других заболеваний, обрабатывая снимки за секунды и используя всего один потребительский GPU. Более 700 ИИ-решений одобрены FDA, некоторые даже работают автономно, без участия врача.
Однако реальная клиническая практика сложнее лабораторных тестов: ИИ сталкивается с вариативностью данных, этическими дилеммами и необходимостью интеграции в рабочие процессы. Вместо замены радиологов ИИ стал инструментом повышения их эффективности — сортирует случаи по срочности, генерирует черновики отчётов. Это объясняет рост вакансий и зарплат: в 2025 году радиология стала второй по оплате медицинской специальностью в США со средним доходом $520,000.