No, no lo hará. Cualquier persona que esté en la etapa de considerar solicitar la residencia hoy puede tener una carrera larga y exitosa en radiología. Incluso creo que sus hijos (mis nietos) podrían tener buenas carreras en radiología (pero mi bola de cristal está un poco nublada a esa distancia en el tiempo).
Para tener éxito en radiología, además de dominar el conocimiento y la habilidad requeridos, entre muchas otras cosas, debe sentirse cómodo con la tecnología (a menudo lo que atrae a las personas a la radiología) y el cambio (toda la medicina siempre está cambiando).
La IA / Aprendizaje automático / Aprendizaje profundo se aplicarán a muchos campos y, tanto a corto como a largo plazo, habrá interrupciones y desplazamiento de trabajadores. En medicina y especialmente en radiología, las tareas más difíciles y complicadas de lo que las personas entienden y el proceso de desarrollar algoritmos para realizar estas tareas son más complicadas de lo imaginado.
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Además de eso, la atención médica es difícil de interrumpir. En este artículo, Thom Goetz señala:
Hay muchas razones para esto, pero la mayoría se reduce a “la atención médica es diferente”. Está altamente regulado, lo que dificulta la transformación rápida. Los titulares son empresas masivas con múltiples servicios, por lo que desafiarlos es casi imposible. No es una industria impulsada por el mercado que responda a mejores, más baratos y más rápidos. No puedes comprar precios. El gobierno es el mayor cliente. Todos los incentivos están desalineados.
Por todas estas razones, la introducción de AI / DL / ML hasta el punto de reemplazar a un radiólogo llevará mucho tiempo. Eso no quiere decir que no habrá cambios y nuevas formas de trabajar con la tecnología, pero somos buenos en eso. Ve a hablar con un mamografo. Han estado usando CAD por años. ¿Hay menos mamografos? No lo creo. ¿”Trabajan más inteligentemente” que antes? Seguro.
Entonces, si la radiología es realmente tu pasión, yo digo: “¡A por ello!” ¡Disfruta el viaje!
