Re: [徵才] 三總放射科誠徵107年度民聘住院醫師2名

[d8888 (Don)]

這問題個人焦慮很久，丟一點想法拋磚引玉，想聽各路大大們的意見：

初步而言，會不會以後 Rad 完全沒工作？個人認為不會，Rad 未來的方向個人以為有幾
個：

做的深：AI 診斷正確率 70%，你有 90%，你在 morning meeting 上天天電 AI。或者你
 update 很快，對影像的做法和理解永遠趕在 AI 前面，或是說你會做某種 procedure
，AI 不會做 etc

做的廣，甚至整合部分臨床：AI 說 liver 有個 tumor，鑑別診斷 ABC，你看影像還可以
告訴別人刀要怎麼開 etc. 精通多種 domain knowledge 的 AI 大概出來不會那麼快

自己懂 AI：如果 AI 還沒那麼聰明的話，可以把 AI 當成某種新的 diagnostic test，
了解其長處、短處。甚至做到 tune AI 或是做相關研究，甚至搶到某些因為 AI 才有的
新崗位/角色（個人之前參加過科普 Deep learning 課程，關於 AI 會不會取代人類，講
師答：神奇寶貝的戰鬥明明都是神奇寶貝在打，為甚麼還需要神奇寶貝訓練師？）


但比較讓人擔心的，就是未來「單一領域」「非常 Routine」的診斷工作，很可能被 AI
侵蝕，比如從沒 history 的健檢 CxR 找有無 nodule 或 infiltration，或是如
 screening low dose chest CT 找 lung nodule。當然一開始 AI 沒那麼聰明，false
positive/negative 還很多時，對 Rad 會是加分，因為 Rad 的工作負擔因為 AI 減輕很
多，可是 AI 還沒強到工作可以沒有 Rad。但隨著 AI 越來越強，這些大量、Routine、
單一的工作的給付可能就會受到壓縮，而這些 routine 往往才是各科收入的大宗。不會
完全沒工作，只是崗位數量和薪水減少很多。

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P.S 最近才看到 neural network 的教父級學者發明了新的類神經網路，號稱比流行的
 CNN 辨識力更強呢

Capsule Networks: An Improvement to Convolutional Networks
https://www.youtube.com/watch?v=VKoLGnq15RM

你會進步，AI 也會 Q<>Q

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不知道 Rad 自己學代碼念研究所搞 deep learning 有沒有出路

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 59.127.72.143
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/medstudent/M.1511507000.A.C3E.html
※ 編輯: d8888 (59.127.72.143), 11/24/2017 15:04:27
推 c0922949774: 現在問題是會進步的多快
※ 編輯: d8888 (59.127.72.143), 11/24/2017 15:07:47
→ c0922949774: 還有上面的大老多有力 你也可以讓AI幫你賺錢
→ c0922949774: 就規定AI出的報告一定要有RAD co-sign
就怕老闆說：「因為 AI 準確性已經 95%，Rad 大部分時間不用做事，所以 sign 一份報
告 NT$5 喔邱咪」
※ 編輯: d8888 (59.127.72.143), 11/24/2017 15:09:59
推 c0922949774: 這種時候你還不罷工跳巢 留著被羞辱？
→ c0922949774: 那每一科老闆都可以這樣殺價啊
推 aimlin: 跳槽去哪?到處是ai
推 endless0121: 樓上不是建議去外科嗎?
推 aimlin: 中年來不及轉了,外科也不收
→ aimlin: 去衛生所打工好了
→ aimlin: 不然就幫ai報告蓋章,一份五塊
→ endless0121: 衛生所的缺多嗎
推 c0922949774: 那你拒絕用5元幫AI蓋章不行嗎？
→ c0922949774: 醫師自己不團結 老闆明天就可以砍你薪水了
→ c0922949774: 不用等AI來
推 Dimitre: 這樣聽起來家醫之類的更慘吧 更多人要來搶基層了XD
推 aimlin: 回去找一下PGY證書,準備投單家醫科
推 bce: 就算報告需要RAD co-sign又如何?如果這樣很顯然收入被壓低是
→ bce: 可預期的事
個人認為關於「AI 取代 Rad」的討論，好像很少討論「Rad 兼 AI 訓練師」

假設 Rad 讀博士班掌握 AI，成為院內唯一的資工系博士，會 tune AI 還有會做相關研
究，院內一切 AI 大小問題都需要 consult 這個 Rad，那這 Rad 或許可以要求 income
保障，錢就從 Rad sign 的報告增加提成就有。但這種做法的難點是必須要跨行。不知各
位大大對這方面看法如何？
※ 編輯: d8888 (211.20.201.157), 11/24/2017 15:55:43
推 aimlin: 不會程式啊qq
推 chungrew: 那就  趕快去學coding
推 Newstart: 不會啦 好好寫論文 多了還可以去外面開班授課 開創事業
推 kyowu221: 做的深應該比較難，Ai診斷率應該超過Rad
→ kyowu221: Rad價值在於整合history和影像給予最可能的答案
推 kyowu221: 但只要建好範本，健檢和Routine檢查AIㄧ定更厲害
→ inconspicous: 所以要怎麼確定健檢跟routine都是"淺的"?
健檢跟 routine 不會都是淺的，我看過健檢 X 光有專科考題等級的診斷
問題是那是少數

有可能 90% 都是淺的，需要出動人類專科級知識的只有 10%
然後你老闆可能就會覺得 AI 在 90% 的情況都是對的，只有 10% 的情況需要真的勞動你
做事，那就 sign 一份報告 NT$5 就好

※ 編輯: d8888 (59.127.72.143), 11/25/2017 11:31:28
※ 編輯: d8888 (59.127.72.143), 11/25/2017 11:32:16
※ 編輯: d8888 (59.127.72.143), 11/25/2017 11:32:50