Η ακτινολογία βρίσκεται σήμερα σε ένα καίριο σημείο καμπής: την ενσωμάτωση της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) στην καθημερινή πρακτική διάγνωσης. Από τις κλασικές ακτινογραφίες μέχρι την αξονική και τη μαγνητική τομογραφία, η AI δεν λειτουργεί πλέον ως «καινοτομία του μέλλοντος», αλλά ως εργαλείο ρουτίνας σε πολλά νοσοκομεία και διαγνωστικά κέντρα παγκοσμίως.
Τι αλλάζει στην πράξη
Η AI δεν «διαγιγνώσκει» από μόνη της. Αυτό που κάνει είναι να:
- επισημαίνει ύποπτες περιοχές στην εικόνα,
- μειώνει τον χρόνο ανάγνωσης,
- λειτουργεί ως «δεύτερο μάτι» για τον ακτινολόγο.
Μελέτη του The Lancet Digital Health (2024) έδειξε ότι όταν η διάγνωση γίνεται από ακτινολόγο + AI, η ακρίβεια αυξάνεται σημαντικά σε σχέση με όταν χρησιμοποιείται μόνο άνθρωπος ή μόνο μηχανή. Με άλλα λόγια, το ισχυρότερο διαγνωστικό μοντέλο είναι το συνεργατικό.
Ο ανθρώπινος παράγοντας παραμένει καθοριστικός
Οι ειδικοί από το Harvard Medical School (2025) δηλώνουν ότι «Η AI μπορεί να ενισχύσει τις ικανότητες του ακτινολόγου, αλλά η κρίση, η ευθύνη και η τελική απόφαση παραμένουν ανθρώπινες. Η τεχνητή νοημοσύνη υποστηρίζει, δεν αντικαθιστά.»
Η ελληνική πραγματικότητα και οι νέες ανάγκες
Στην Ελλάδα, τα τελευταία δύο χρόνια παρατηρείται:
αυξανόμενη χρήση AI σε μαστογραφίες, αξονικές και ακτινογραφίες θώρακα,
ανάγκη για εκπαίδευση νέων και έμπειρων ακτινολόγων στη χρήση των αλγορίθμων,
συζήτηση για την ηθική και διαφάνεια στην κλινική εφαρμογή τους.
«Η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν είναι ένας ανταγωνιστής, αλλά ένα εργαλείο που μας δίνει τη δυνατότητα να είμαστε πιο ακριβείς και πιο γρήγοροι. Το κλειδί είναι η σωστή εκπαίδευση και η διαφάνεια στο πώς χρησιμοποιείται. Η ευθύνη απέναντι στον ασθενή -και η τελική διάγνωση- παραμένει στον ιατρό», τονίζει ο δρ. Γιώργος Γιαννόπουλος, Ακτινολόγος, μέλος της Ελληνικής Ακτινολογικής Εταιρείας.
Οι προκλήσεις που δεν πρέπει να αγνοήσουμε
Ο ακτινολόγος πρέπει να ελέγχει την AI, όχι να την ακολουθεί τυφλά. Παρά τις δυνατότητες που προσφέρει, η AI δεν είναι άμοιρη κινδύνων: Χρειάζεται λοιπόν διαρκής επαγρύπνηση για:
- πιθανή μεροληψία (bias) στα μοντέλα,
- υπερβολική εμπιστοσύνη στα αποτελέσματα,
- ανάγκη για προστασία δεδομένων.
Τι σημαίνει η χρήση τεχνητής νοημοσύνης για τον ασθενή
πιο γρήγορη διάγνωση,
μεγαλύτερη ακρίβεια στον εντοπισμό παθήσεων, ιδίως πρώιμων,
βελτιωμένη πρόληψη σε ασθένειες όπως πνευμονοπάθειες και καρκίνος.
Η τεχνολογία, όταν συνοδεύεται από επιστημονική κρίση, μπορεί να σώσει χρόνο - και ζωές.
Σήμερα, που όλα κινούνται γρήγορα, η αξιοπιστία είναι ό,τι ενδιαφέρει ειδικούς και ασθενείς περισσότερο. Η ακτινογραφία στην εποχή της Τεχνητής Νοημοσύνης δεν αντικαθιστά τον γιατρό, τον ενισχύει, θα λέγαμε. Το μέλλον της ακτινολογίας δεν είναι «ρομπότ αντί ανθρώπου», αλλά άνθρωπος + τεχνητή νοημοσύνη σε συνεργασία. Και αυτό το μέλλον έχει ήδη αρχίσει.
