もうこれが皮肉なのかどうかも分からなくなってきた。

そりゃ、別の深い研究モデルに批評させればいいじゃん！ ;-)

「PhDレベルの研究」という概念は、そもそもあまりにも曖昧で役に立たない。これはプレプリント、ポスター、ワークショップ論文、会議論文、ジャーナル提出、あるいは本と同等なの？権威ある場での査読を通過することが期待されているのか、中堅の場なのか、単にどんな場でもいいのか？これらの選択肢の中には、質が wildly varying で、すべて「PhDレベルの研究」と呼ぶことができるとしても、質は全然違うんだよね。

最後に放射線医の訓練を始めた人がその時に入ったとして、訓練は5年続くと仮定しよう。訓練が終わる頃には2021年で、彼らは31歳くらいになる。つまり、約30年間医療に従事することになるから、カレンダーは2051年くらいになるだろう。25年後にはそこに到達すると思うから、彼の意見はまだかなり正しい可能性が高いと思う。

みんなこれを持ち出すのが好きなんだけど、彼が言ったことはバカなことだったよね。特に、放射線科医がスキャンを読むのに時間のほんの一部しか使ってないことを理解してなさそうだったし。でも、彼は録音されたQ&Aセッションの文脈で言ったんだ。何も言わずに答えるスキルを持った政治家じゃない限り、即興の場では時々バカなことを言っちゃうもんだよ。それに、ジェフリー・ヒントンをAIの伝道者とは呼べないな。彼はむしろAIの終末論者の側にいると思う。

未来を予測するのはマジで難しい！20年先のことなんて、たくさんのことが見えない時代に生きているよね。

ほら、もし医療において規制を少なくすることを許容して、AMAを解体していたら、ヒントンが正しかったことが証明されて、みんなもっと幸せだっただろうね。

医者でフルスタックエンジニアなら、放射線科で完璧な未来が待ってるよ。職業はなくならないし、医療とテクノロジーの全範囲をつなぐことができる医者が必要になる。

あなたのようなエンジニア兼医者は結構珍しいけど、何人か友達にもいるよ。あなたたちはその分野のユニコーンみたいだね。医療業界のネオとモーフィアスだよ。普通の医療の分野では見えないことや理解できないことを見たり理解したりできるんだから。すごいね！

薬剤師についてどう思う？私の素朴な目には、置き換えられるのが確実に見えるんだけど。人間の判断が彼らの仕事にどんな価値を加えるの？

あなたのコメントをHNでよく見かける気がする。私たちの仲間は何十人もいるよ！

放射線科医であり、フルスタックエンジニアでもあるけど、職業が消えることにはあまり心配していないよ。変わることはあるけど、他の医療や非医療のキャリアと比べて特に多いわけじゃないし。

AIは最初に放射線科医を補完し、最終的には彼らを置き換えることになる。俺は医学校を中退したけど、限られた立場から同意するよ、ドクター。俺の歯医者のAIは、すでに新しい口をデザインしてくれたし、インプラントも含めてね（「患者がまだちょっと違和感を感じてる部分を仕上げるのは俺の1%だけだ」—myDMD）。彼はその後、$xxx,xxxの4軸CNCで社内加工してる。個人的には、多くの医師のクラスが、単なる医療過誤保険を支払うビジネスオーナーに過ぎなくなると思う。責任を持つ医者だね。先週の(H)(1)(b)の議論に関連して、アメリカの医師研修生の「枠」の約30%（<$60kUSDの給料）が外国人ビザ保持者で埋まってるってのは興味深いね（つまり、各応募者に対して+100kのコストがかかり、数年のトレーニングで分割される）。

もし彼らが完璧なパフォーマンスをゼロコストで発揮できるなら、放射線科医は必要ないよ。今の「ワークフロー」は、プライマリケア医（または専門医）→ 実際に測定を行う放射線技師 → 解釈・診断を行う放射線科医 → 治療を行うプライマリケア医（または専門医）って感じ。完璧な診断ができるなら、プライマリケア医（または専門医）→ 放射線技師 → MLモデルによる解釈 → プライマリケア医（または専門医）って流れになるかもね。

患者として、私が実際に画像を分析した放射線科医と話したことは一度もないと思う。家族や私が画像検査を受けたとき、ほとんどの場合、機械を操作する技師が対応して、実際の診断作業は遠隔の放射線科医に委託されて、分析をタイプしてもらう感じ。実際に会う他の医者がその放射線科医と直接話すこともないと思うんだけど、これってアメリカの他のところでは珍しいのかな？

人間の放射線科医は、診断にかける時間は少数派で、患者や他の医療従事者と話すような他の活動に大半の時間を費やしています。彼らはどれくらい患者と話すの？私が今までにX線を受けたとき、放射線科医と話したことなんて一度もないよ。他の医療従事者とは？X線技師をもう少し訓練すればいいんじゃない？「人と話す」っていうのが重要なら、それはMDが必要な仕事じゃないし、少なくとも専門医じゃなくてもいいと思う。機械学習が放射線科医の仕事を奪うかもしれないし、放射線科医は、出力について人と話すことに特化した看護師やX線技師の職名になるかもしれないね。

このスレッドに来たのは、これが完全に間違っていると言いたかったからです。>人間の放射線科医は、診断にかける時間は少数派で、患者や他の医療従事者と話すような他の活動に大半の時間を費やしています。ほとんどの放射線科医は、ただ来て（最近では、家にいることも多い）、コンピュータの前に座って、医療画像を見ながら所見を口述して、また帰るだけです。もし、医療画像から常に正確に診断できるオラクルAIが存在したら、この仕事は本当に必要ないと思います。まるで、CCTVの映像を見て部屋に何人いるか数えているようなものです。

いや、機械学習は98%のケースではいつも素晴らしかったんだ。残りの2%を簡単に対処できると思わされていたんだよね。

その動画に騙されたと感じた理由の一部は、演出されたものだから、そんなに気にしなくてもいいと思うよ。https://www.reuters.com/technology/tesla-video-promoting-sel... 私は去年、Waymoに乗っていて、その結果にとても満足している。私たちはこの技術がもっと早く進んでほしいと思っているけど、いくつかの課題は解決するのに時間とリソースがかかるけど、根本的に解決不可能なわけじゃないと思う。

Waymoを見て、ロボタクシーじゃなくて。Waymoは、子供の頃に思い描いていた自動運転のビジョンそのもので、利用者数が急激に増えてるみたい。彼らの統計を信じるなら、かなり安全だしね。短期的には物事を過大評価し、長期的には過小評価するっていう言葉があるけど、放射線科医の話は間違ってたね。[0] https://waymo.com/safety/impact/

トラッキング業界は永遠に変わったと思った それよりも驚くのは、ほとんどの電車がまだ人間に運転されてるってこと。

「私たちはみんな技術に対して過度に楽観的になってると思う。私たちはこの技術がうまくいって、何か根本的に世界を変えてほしいと思ってるけど、実際には物事がすごく遅いか、全く進んでない。」って言ってるのは誰？「AI」を持ち上げる人たち？

完全な無人自動運転にはAGIが必要だってことは、ずいぶん前に気づいた。イーロンもやっとそれに気づいたんじゃないかな。だから、LLMがすぐにAGIに進化するってことはないよ。うん、違う。テスラ（や他の企業）は、10年間AGIに取り組んできたけど、全然うまくいってない。

一方で、技術は異常に速く進んでると思うけど、人々はただ焦ってるだけ。基準が動くと、期待もそれに合わせて動くからね。問題の一部は、市場が現実を超えた期待を設定する経営者を報いることだと思う。もし市場が約束ではなく結果を報いるのが得意だったら、もっと現実的な商品提案が見られるだろうね。

技術に対して楽観的すぎるのは、印象的なデモをするけど、10,000の致命的なエッジケースがあるものだよね。自動運転車と放射線の解釈はこのカテゴリーに入る。危険なエッジケースが比較的少ない場合、技術は私たちが期待するよりもよく機能することが多い。TikTokの推薦アルゴリズムやShazamもこのカテゴリーに入る。

業界の多くの人が、自動運転車を効果的にする難しさを過小評価していた。ステージデモを作るのは比較的簡単だけど、信頼できる製品を市場に出すのは本当に難しい。これまでのすべてのプレイヤーで見られるように、多くがその課題のために撤退している。でも、今はさまざまな自律性のレベルで運用されているものもいくつかある。Waymoはしばらくの間、小さめのジオフェンスで運用しているけど、年間200%以上の成長を管理している。Zooxはラスベガスで完全自律運転を始めたばかりだし、テスラも安全モニターやドライバー付きでサービスを提供している。テスラセミは全く自律ではないけど、来年には量産に入る準備ができているみたい。2030年には君の予測がもっと良く見えるだろうね。

こういう逸話は参考になるけど、技術そのものについては何も言ってないよね。ラベリングに使われたフォントの話みたいに、記事で指摘されてる欠点は、結局不十分なトレーニング方法やデータに帰着するんだ。それを直せば、技術的にはそんなに難しくないから、放射線科医を置き換えることができると思うよ。ごめん、でもそういうシナリオを否定する一般的な制限原則がない限り、そうなると思う。視覚モデルはこの手の仕事が得意すぎるから。

誰かが患者の咳の音を分析してCOVIDを検出するためにMLモデルを使おうとしていたって話を聞いたことがあるけど、どうやってそれが機能するのか全く理解できなかった。COVID患者の咳（他の呼吸器疾患の患者とは違って）が統計的に意味のある違いを持っているなら、普通の人間のリスナーが簡単に気づけるはずだよね。痰は痰だし、どうしてそんなことを考えたのかも疑問だし。

放射線医がやることのほとんどは、最初にスキャンを依頼した医者によって二重チェックされるんじゃないの？マンモグラムみたいな典型的なスクリーニングスキャンは別として、CTやMRI、X線などは、最初に依頼した医者やNPが画像そのものを見たいと思うだろうし、レポートだけじゃなくて。

でも、これは医療コストを最適化して削減するインセンティブが不足していることを示してるよね。AIが十分にうまくできるなら、AIと人間が協力して人間を超えてコスト削減やスループットの向上につながるはずだし、これがワークフローに反映されるべきだと思う。人間のプロセスには慣性があって、言葉が悪いけど、ゲートキーパーたちは新しいアプローチをゆっくり受け入れるべきだと感じているから、まだ影響が見えてないんじゃないかな。適切なインセンティブ構造（例えば、中国）を持つ国が、全体の経験を向上させることができると証明すれば、きっと状況は変わると思う。10年の進歩はMLやAIにとっては大きいけど、もっと伝統的な分野では、こうした制度的慣性を変えるのは世代を超えての小さな変化に過ぎないと思う。必要なのは、リスクを取って大きな改善を示す外部のアクターだよ。アメリカの医療を経験して、みんなが大胆な挑戦をすることを恐れているだけだと感じてる。

8年間医学を勉強して、さらに2年間コンピュータサイエンスを勉強したってこと？すごいね！それは大変だ。アメリカのシステムはよく知らないから、ただの推測だけど。

法律が変わらない限り…それだけ？よくわからないけど、そんなに大きな障害には思えないな。でも、たとえ「自動報告、訴えられない」とかいう法律があったとしても、AIが放射線科医を置き換えるとは思わない。 これは人間が合理的にできることの限界に近いと思う。別の視点を持ってみると、専門家は（1）もっと働いてもっと稼ぐか、（2）少なく働いて少なく稼ぐかを選べる。もし、少なく働いてもっと稼げる技術があれば、それは明らかで、選択の余地もない。だから、あなたが言う通りのことが起こるだろう。「ボトルネックは、放射線科医が画像を見て自動報告を確認するのにかかる時間だ。」でも！放射線科医が1日に100件の検査を読む必要はないんだ。10件だけ読んで、以前の1/10のRVUを稼ぐことも選べる。残りの9/10の時間は、子供の世話をしたり、他のことをしたりすることに使えるかもしれない。これが実際には放射線科医の需要を増やすことになる。つまり、少なく働くことがこの記事が測っていることに対して逆の効果を持つかもしれない。実際に起こっているのは、少なく働いて少なく稼ぐという文化の変化だ。人々が「理解していない」と言えるのは、専門職の文化、医者だけでなく、弁護士や歯科医、CPAなど、みんな少なく働いて少なく稼ぎたいと思っていることだ。今のAIはそれとは必ずしも関係がない。でも、多くの人が採用するようなAIは関係してくるだろうし、それは画像を読むこととは違う形になる。人々は医療費が上がる理由を中間業者や保険、医師などの不満だと思っている。だから、AIが放射線科医を置き換えるとか言っているけど、賢い人たちはそれが本当に起こるかどうか確信が持てない。でも、弁護士も高いけど、「この国の法律費用は制御不能だ」とは誰も言わない。確かにそうだけど、法律の支出は危機ではない。医療と教育の支出は危機だ。なぜなら、死のパネルや読み書きできない子供がいてはいけないから。人の命を救うことや、放射線科医になるための保育が必須なんだ。子供の命を救わなきゃいけないから、新しい治療法や治療があれば、保険や政府がそれを支払うことになる。日中に子供を預ける場所が必要だから、働けるようにしないといけない。最終的にはおばあちゃんも年を取るしね。もし望まなければ、誰かを訴える必要はない。だから、全然違う話なんだ。法律のことを話しているけど、それほど重要じゃない。医者の代わりに人の命を救えるチャットボットが出てくる可能性は少しあるけど、その場合は、医者は仕事を失うだろう。特に放射線科医になるかどうかはわからないけど、法律のことに焦点を当てるのは大きな視点を見失っている。

ある時点で医療機器は使用のために何らかの認証を受ける。画像AIも同じことが起こる可能性はある？

ただ単に仕事ができない人だったかもしれない。持っている人の半分はその仕事が平均以下だよ。