研究发现，许多放射技师不确定智能计算机系统如何解释x射线
一项新的研究表明，许多英国放射技师对新型智能计算机系统如何诊断x光、核磁共振成像和CT扫描中发现的问题了解有限。“人工智能(AI)即将被更广泛地引入x光部门。这项研究表明，我们需要教育放射技师，以便他们能够确定诊断，并知道如何与患者和其他医疗从业者讨论人工智能在放射学中的作用，”首席研究员克莱尔·雷尼说。
放射技师是病人在扫描时遇到的专家。他们经过训练，可以识别医学扫描中发现的各种问题，如骨折、关节问题和肿瘤，传统上被认为是弥合患者和技术之间的鸿沟。英国放射技师和放射科医生严重短缺，NHS即将引入人工智能系统来帮助辅助诊断。现在，在利物浦举行的英国成像和肿瘤学会议上发表的一项研究(同时发表了同行评议的出版物，见下文)表明，尽管人工智能系统的开发者报告了令人印象深刻的表现，但许多放射技师不确定这些新的智能系统是如何工作的。
来自阿尔斯特大学的Clare Rainey和Sonyia McFadden博士调查了报告放射技师对人工智能工作原理的理解(“报告放射技师”提供关于x射线图像的正式报告)。在接受调查的86名放射技师中，53名(62%)表示他们对人工智能系统如何做出决定充满信心。然而，只有不到三分之一的受访者有信心将人工智能决策传达给利益相关者，包括患者、护理人员和其他医疗从业者。
该研究还发现，如果人工智能证实了他们的诊断，那么57%的受访者会对这一发现更有信心，然而，如果人工智能不同意他们的观点，那么70%的受访者会寻求额外的意见。
克莱尔·雷尼说:“这项调查突出了英国报告放射技师对人工智能用于图像解释的看法的问题。毫无疑问，人工智能的引入代表了真正的进步，但这表明我们需要资源来进行放射学教育，以确保我们能够充分利用这项技术。病人需要相信放射科医生或放射技师是如何得出结论的。”
现代形式的人工智能，即基于计算机的系统边做边学，正在美国的许多地方出现日常生活从工厂里的自主学习机器人到自动驾驶汽车和自动着陆飞机。现在，NHS正准备将这些学习系统引入他们的成像服务，如x光和核磁共振。我们并不期望这些计算机化系统会取代熟练放射技师的最终判断，但它们可能会对x光检查结果提供高水平的第一或第二意见。这将有助于减少诊断和治疗所需的时间，并为人类的决策提供“腰带和牙套”备份。
克莱尔·雷尼(Clare Rainey)说:“对于放射技师来说，完全没有必要了解这些人工智能系统是如何工作的;毕竟，我不知道我的电视或智能手机是如何工作的，但我知道如何使用它们。然而，他们确实需要了解系统是如何做出选择的，这样他们就可以决定是否接受这些发现，并能够向患者解释这些选择。”
由于克莱尔·雷尼无法前往利物浦，这部作品由尼克·沃兹尼扎博士在UKIO展出。沃兹尼扎博士说:“人工智能确实是一系列技术，它可以对扫描所能告诉我们的东西产生令人兴奋的影响。我自己的团队正在研究如何将人工智能应用于肺部扫描，这有可能有助于诊断从肺癌到COVID等疾病。”
UKIO主席Rizwan Malik博士(Bolton NHS基金会信托)没有参与这项研究，他说:“放射技师对人工智能的引入持积极态度，但就像任何新技术一样，都有一个学习的过程。正如作者所指出的那样，这需要在适当的重点教育和培训方面进行更多投资。人工智能的引入承诺NHS将提供更有效、更经济的放射科资源使用，以及为患者提供更令人放心的体验。我们需要确保在教学和培训方面的投资广泛适用于所有放射技师，以确保我们充分利用这项技术。”
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