هوش مصنوعی جای رادیولوژیست را نمی‌گیرد؛ به ابزار کمکی او تبدیل می‌شود/اگر به ابتدای مسیر بازگردم، تلاش می‌کنم فعالیت‌های پژوهشی بیشتری انجام دهم

ففففککککک نککککننننننم

کلا تخصص دامپزشکی همون لحظه قبولیش شیرینه و آدم گرمه متوجه نمیشه!!! هییت علمی که فقط بر اساس نسبت های فامیلی با بزرگان نظام جذب صورت میگیره ؛ بخش خصوصی هم انقد مافیا داره که نهایت یه تکنسین ساده میتونی بشی!!!!!

ضمن آرزوی موفقیت برای دکتر ها برادران شکرالهی، انتخاب خانوادگی و هوشمندانه خوبی بود؛ می توانند با هم فعلا کلینیک تخصصی (و نه اختصاصی) دامپزشکی دائر نمایند و مکمل هم باشند یک برادر جراح و دیگری رادیولوژیست؛ اگر برادر یا خواهر دیگرشان، یا همسر آنان نیز دامپزشک شود با باشد و عهده دار بخش آزمایشگاه شود و مسئول فنی داروخانه بگیرند، ترکیب شان کامل خواهد بود و می توانند بیمارستان دامپزشکی تاسیس نمایند ولی باید خود را به حیوانات خانگی محدود نکنند و پیشنهاد می شود حوزه دام بزرگ بویژه جراحی اسب نیز فعالیت نمایند تا از پس هزینه ها برآیند. البته برای موقعیت مکانی بیمارستان یا مجتمع درمانی دامپزشکی که بتواند هم طب اسب و هم طب حیوانات خانگی را پوشش دهد، اطراف اداره دامپزشکی هر شهرستان پیشنهاد می شود. موفق باشید.
شایان ذکر است برابر ضوابط دارو و درمان ، کلینیک "تخصصی" با " اختصاصی" فرق دارد؛ کلینیک تخصصی یعنی بر حسب یک نوع خدمت خاص مانند جراحی دام، داخلی دام و... ، کلینیک اختصاصی یعنی بر حسب نوع حیوان؛ دام بزرگ، حیوان خانگی، طیور و ...

حالا رادیولوژی هم زیاد مهم و پرطرفدار نیست امیدوارم از ادامه تحصیل پشیمون نشن

جناب دکتر شکرالهی،
با احترام به تجربهٔ ارزندهٔ شما در رادیولوژی دامپزشکی، با بخش زیادی از فرمایشات شما دربارهٔ کاربرد فعلی هوش مصنوعی به‌عنوان ابزار کمک‌شناختی هم‌عقیده‌ام. با این حال، تنها نکته‌ای که جای تأمل دارد، قطعیّتِ شما در پیش‌بینیِ همیشه در حاشیه ماندن هوش مصنوعی است. دلایلِ این تردید را می‌توان چنین برشمرد:

۱. تغییر در تعریف کمک: همین چند سال پیش، نقش هوش مصنوعی در تشخیص پنومونی از روی سی‌تی‌اسکن تکمیل‌کننده بود؛ اما امروز برخی مدل‌ها در تشخیص برخی ضایعات خاص، دقتی بالاتر از رادیولوژیستِ عمومی دارند. اگر سرعت پیشرفتِ مدل‌های بنیادین (Foundation Models) را با نرخِ رشدِ دانش تخصصیِ یک رادیولوژیست مقایسه کنیم، ممکن است تا دو دههٔ آینده، تشخیص اولیه و غربالگری انبوه کاملاً به ماشین سپرده شود.

۲. چالشِ داده‌های ناهمگون در دامپزشکی: برخلاف پزشکی انسانی، در دامپزشکی با ده‌ها گونهٔ مختلف سروکار داریم. این موضوع تا امروز مانع پیشرفت AI بوده، اما دقیقاً جایی است که یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning) توانسته وابستگی به داده‌های برچسب‌خورده را کاهش دهد. به‌نظر می‌رسد این مانع، به‌مرور در حال فروپاشی است.

۳. تفکیکِ گزارش‌نویسی از تصمیم‌گیری نهایی: اگر نقش رادیولوژیست را ساده‌انگارانه صرفاً خواندن فیلم یا گراف بدانیم، قطعاً جایگزینی آن نزدیک است. اما اگر مانند شما، نقش را «تصمیم‌گیری بالینی و مسئولیت قانونی» در نظر بگیریم، ماشین تا ابد نمی‌تواند جایگزین شود. سؤال اصلی اینجاست: آیا وقتی الگوریتم‌ها گزارشِ اولیه را ۹۹٪ دقت نوشتند، بازارِ کار همچنان به همان تعداد نیروی انسانی نیاز دارد؟ به‌نظر می‌رسد آنچه از قلم افتاده، نه مخالفت با کاربردِ AI، که پیش‌بینیِ نقطهٔ اشباع در تشخیص الگوهای تصویری است؛ نقطه‌ای که شاید زودتر از آنچه تصور می‌کنیم، رادیولوژیست را از حالتِ «مفسرِ اولیه» به «داورِ نهایی» تبدیل کند و تعدادِ متخصصانِ موردنیاز را بشدت کاهش دهد.
آیا امکان ندارد که این افق، فقط یک دهه با ما فاصله داشته باشد؟

هوش مصنوعی به زودی حدود 10 تخصص دامپزشکی را کنار میزند. باید با تخصص هایی که به بهداشت و پیشگیری و درمان توجه دارند جلو رفت.
رادیولوژی ، فیولوژی ، فن آوری تولید مثل ، میکروبیولوژی ، بیوشیمی دامپزشکی از جمله تخصص هایی هستند که دیگر کاربردی ندارند و باید جای خود را به هوش مصنوعی بدهند.

شما مطمئن باشید که هوش مصنوعی از یک متخصص رادیولوژیست بهتر تشخیص میدهد.