对一些医生而言，AI医疗的发展可能意味着自主权、地位甚至工作的丧失，但对放射科医生来说，情况可能完全不同……

　　“我们应该从现在起就停止培训放射科医生。因为5年内，AI的表现将超越放射科医生。”这是诺贝尔奖得主、英国计算机学家Geoffrey Hinton教授在2016年所说的线年过去，Hinton教授对于AI的乐观预测怕是落空了。又或者说，他低估了放射科医生在诊疗活动中所能发挥的价值。

　　实际上，在AI医疗时代，放射科医生不降反增。2026年1月举办的达沃斯世界经济论坛上，英伟达CEO黄仁勋称，在AI的帮助下，放射科医生能将更多精力放在疾病诊疗。但随着患者增多，医院对放射科医生的需求将随之增加。

　　另据美国劳工统计局数据，放射科医生就业岗位持续增长，预计从2024年到2034年就业人数将增长5%，高于所有职业3%的平均增长率。在我国，放射科医生人才紧缺的情况同样存在。

　　“AI不会取代放射科医生，反而会推动岗位需求。”上海长海医院放射诊断科副主任医师曹凯向“医学界”推测，“但这一过程中，它似乎也正在给放射科医生的价值，制定新的评判标准。”

　　事实上，放射学之所以受到大量科技公司和资本的关注，是因为它是AI在医疗领域应用的最佳落地学科场景。

　　计算机视觉是最早展现出超人类能力，且迄今发展最为成熟的智能技术。统计数据显示，截至2025年底，在美国食品药品监督管理局（FDA）批准的约1300种AI医疗设备中，有约1000种用于放射学领域。

　　但事实并非如此。在欧美，放射学依然是最受欢迎的学科之一，根据Medsacpe发布的2025年美国医生薪酬报告，放射科医生以年薪52.6万美元位居第三，仅次于骨科和整形外科。

　　“虽然AI取得了惊人的进步，但这些工具大多只能关注一件事。”放射科教授、《放射学·人工智能》杂志编辑Charles Kahn曾在采访中表示。

　　曹凯同样认为，目前，AI的“超能力”主要聚焦在单模态的图像识别，但放射科的工作远不只是研究影像。

　　“放射科医生需要具备多学科知识，结合患者病史、实验室指标等多维度信息综合判断，与不同专科形成准确的医疗决策衔接。”曹凯告诉“医学界”。

　　在长海医院，放射科医生已经开始利用AI来增强图像、识别医学异常并预测疾病。2023年，曹凯与院内外多个团队联合开发出胰腺癌早筛智能模型“PANDA”，仅利用平扫CT，就能精准识别肉眼难以发现的微小早期胰腺癌影像病灶。

　　但曹凯表示，且不论PANDA的研发本就离不开放射科的海量数据和医生临床经验，“即便该模型已落地，三牛娱乐注册它仍只是一个疾病‘风险分层’工具，最终须由放射科医生进行再确认、再判断。任何模型都有适用范围和偏性，漏诊和误诊的风险只能靠人来兜底。”

　　AI不是代替放射科医生，相反，越来越多的证据显示，它是否能给患者带来获益，获益多少，和使用AI的放射科医生息息相关。

　　2024年3月发表在《自然·医学》的一项研究显示，AI辅助对放射科医生的效果因人而异，它可能提高，也可能拖累医疗效率。AI要真正惠及患者，无法只靠技术，还需要对放射科医生进行个体化的人机协作策略指导。

　　“我很乐意将某些工作交给AI来提高效率和准确性，但我不会把最终的解释性结论，完全交给这项技术。”与放射学团队合作的梅奥诊所泌尿科Aaron Potretzke教授表示。