🧠 “AI ไม่แทนที่นักรังสีวิทยา — แม้จะวิเคราะห์ภาพได้แม่นยำ แต่ยังขาดความเข้าใจและบริบทในโลกจริง” ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังแทรกซึมเข้าสู่ทุกวงการ หนึ่งในสาขาที่ถูกจับตามองมากที่สุดคือ “รังสีวิทยา” เพราะเป็นงานที่ดูเหมือนจะเหมาะกับการแทนที่มนุษย์ที่สุด — มีภาพดิจิทัลชัดเจน มีเกณฑ์วัดผล และเป็นงานที่ทำซ้ำได้ง่าย โมเดลอย่าง CheXNet, Annalise.ai, Lunit, Aidoc และ Qure.ai สามารถวิเคราะห์ภาพเอ็กซ์เรย์และ CT ได้แม่นยำกว่าคณะแพทย์ผู้เชี่ยวชาญในหลายกรณี และมีมากกว่า 700 โมเดลที่ได้รับการรับรองจาก FDA แล้ว บางระบบสามารถจัดลำดับเคสเร่งด่วน สร้างรายงานเบื้องต้น หรือแม้แต่ทำงานโดยไม่ต้องมีแพทย์อ่านภาพเลย เช่น IDx-DR แต่ในทางปฏิบัติ ความต้องการนักรังสีวิทยากลับเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ปี 2025 มีการเปิดรับแพทย์เฉพาะทางรังสีวิทยาในสหรัฐฯ สูงสุดเป็นประวัติการณ์ และเงินเดือนเฉลี่ยพุ่งถึง $520,000 ต่อปี เหตุผลหลักมี 3 ข้อ: 1️⃣ โมเดล AI ทำงานได้ดีใน “การทดสอบ” แต่ไม่สามารถรักษาความแม่นยำใน “โรงพยาบาลจริง” ได้ เพราะข้อมูลที่ใช้ฝึกมักมาจากแหล่งเดียว และไม่ครอบคลุมความหลากหลายของผู้ป่วย 2️⃣กฎหมายและบริษัทประกันยังไม่อนุญาตให้ใช้ AI แบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบ เพราะความเสี่ยงสูงหากเกิดข้อผิดพลาด 3️⃣งานของนักรังสีวิทยาไม่ได้มีแค่การวินิจฉัยภาพ แต่ยังรวมถึงการสื่อสารกับทีมแพทย์ การปรับแผนการตรวจ การสอน และการดูแลผู้ป่วย แม้ AI จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ แต่กลับทำให้ปริมาณงานเพิ่มขึ้น เช่นเดียวกับเมื่อโรงพยาบาลเปลี่ยนจากฟิล์มเป็นระบบดิจิทัลในปี 2000 ซึ่งทำให้การอ่านภาพเร็วขึ้น แต่จำนวนการตรวจกลับเพิ่มขึ้นถึง 60% เพราะต้นทุนด้านเวลาลดลง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ AI อย่าง CheXNet, Lunit, Aidoc, Qure.ai สามารถวิเคราะห์ภาพได้แม่นยำกว่ามนุษย์ในบางกรณี ➡️ มีมากกว่า 700 โมเดลที่ได้รับการรับรองจาก FDA สำหรับงานรังสีวิทยา ➡️ IDx-DR เป็นหนึ่งในไม่กี่ระบบที่สามารถทำงานโดยไม่ต้องมีแพทย์อ่านภาพ ➡️ ปี 2025 มีการเปิดรับแพทย์รังสีวิทยาในสหรัฐฯ สูงสุดเป็นประวัติการณ์ ➡️ เงินเดือนเฉลี่ยของนักรังสีวิทยาอยู่ที่ $520,000 ต่อปี ➡️ โมเดล AI ทำงานได้ดีใน benchmark แต่ลดลงเมื่อใช้ในโรงพยาบาลจริง ➡️ งานของนักรังสีวิทยามีมากกว่าการวินิจฉัย เช่น การสื่อสารกับทีมแพทย์และการสอน ➡️ การเปลี่ยนจากฟิล์มเป็นดิจิทัลในปี 2000 ทำให้จำนวนการตรวจเพิ่มขึ้นอย่างมาก ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ โมเดล AI มักฝึกจากข้อมูลที่มีโครงสร้างดี เช่น ภาพที่ชัดเจนและมีการยืนยันผล ➡️ ข้อมูลจากเด็ก ผู้หญิง และกลุ่มชาติพันธุ์น้อยมักมีน้อยในชุดฝึก ทำให้เกิด bias ➡️ การใช้ AI ในโรงพยาบาลต้องมีการ revalidate แม้จะผ่านการรับรองมาแล้ว ➡️ บริษัทประกันมักไม่ครอบคลุมความเสียหายจากการวินิจฉัยโดย AI อัตโนมัติ ➡️ ปัจจุบันมีเพียง 19% ของโรงพยาบาลที่ใช้ AI แล้วรายงานว่า “ประสบความสำเร็จสูง” https://www.worksinprogress.news/p/why-ai-isnt-replacing-radiologists