S obzirom na sve učestaliju prisutnost takvih sustava, važno je da se specijalisti koji se njima služe obrazuju o njihovim karakteristikama kako bi svojim pacijentima pružili najbolju skrb. Stoga je cilj ovog članka objasniti neke od osnovnih postulata umjetne inteligencije, s naglaskom na one najčešće korištene u radiologiji, poput dubokog učenja i neuralnih mreža. Također će se spomenuti neke od sustava koji koriste umjetnu inteligenciju, a dobili su odobrenje za kliničku uporabu u Sjednjenim Američkim Državama. Takvi sustavi su Idx-DR koji otkriva više od blage dijabetičke retinopatije u pacijenata starijih od 22 godine, i Arterys, koji rabi za segmentiranje srca i otkrivanje nodusa u jetri i plućima.

Kao i u drugim područjima, i ovdje postoji stalna potreba za poboljšanjima, kako u konstruiranju, tako i u testiranju i primjeni ovih novih tehnologija. Postavlja se mnogo etičkih pitanja vezanih za privatnost podataka i pravnu odgovornost sustava umjetne inteligencije u kliničkom okruženju. Jednu od najvećih briga za radiologe predstavlja mogućnost da budu zamijenjeni rečenim sustavima. Takav razvoj događaja ne čini se realnim, barem u doglednom vremenu. Radiolozi bi to vrijeme mogli iskoristiti da bolje upoznaju „neprijatelja“. Ako uspiju u tome mogli bi otkriti da su u stvari cijelo vrijeme imali saveznika.

Luka Filipović-Grčić, Filip Đerke