Radiologie - Einstieg als fachfremder WBA

[FirebirdUSA]

Bilder haben aber viele Probleme und der Ansatz ist relativ komplex.
Lungenerkrankungen sind im Prinzip das Paradebeispiel für Musteralgorithmen (klare Grundstruktur und je nach Ort/Art der Schädigung ein sehr spezifisches Muster im HRCT), deswegen wundert mich der Erfolg hier nicht. Ungemein schwieriher ist es in fast allen anderen Körperregionen. Möglich ist hier viel, aber passende Daten(banken) fehlen bzw haben häufig Fehler.
Ich sehe hier für die nächsten 10-15 Jahre auch noch kein großes Risiko.

[h3nni]

Was ist das für ein Argument? Bis einen Tag bevor die erste Glühbirne brannte, hatte es Jahrtausende kein elektrisches Licht gegeben. Von der Vergangenheit auf die Zukunft zu schließen, ist nicht zulässig. Die Technik, mit der das EKG "befundet" wird, ist doch überhaupt nicht vergleichbar mit selbstlernenden Algorithmen, die an einem Tag mehr Bilder zum Trainieren auswerten können, als ein Radiologe in seinem Leben.

Ich verstehe nicht ganz, wieso das nicht zulässig sein soll. Theoretisch würde Machine Learning doch auch mit EKGs funktionieren, außerdem sehe ich EKGs wie gesagt als prinzipiell simpler an und trotzdem gibts noch keine wirklich verlässliche Auswertung. In der Radiologie sehe ich an sich schon mal kompliziertere Rohdaten, die dann ja auch entsprechend lange mit einer "solala-Auswertung" wie derzeit im EKG versehen sind und erst in ferner Zukunft wirklich zur Gefahr für den Radiologen werden.

[anignu]

Was ist das für ein Argument? Bis einen Tag bevor die erste Glühbirne brannte, hatte es Jahrtausende kein elektrisches Licht gegeben. Von der Vergangenheit auf die Zukunft zu schließen, ist nicht zulässig. Die Technik, mit der das EKG "befundet" wird, ist doch überhaupt nicht vergleichbar mit selbstlernenden Algorithmen, die an einem Tag mehr Bilder zum Trainieren auswerten können, als ein Radiologe in seinem Leben.

Spannende Vergleiche. Mal wieder Äpfel und Birnen und so.

Tatsache ist: klar, ein PC kann schneller manche Dinge machen als ein Mensch und damit mehr verschiedene Varianten testen. Mit Interesse hab ich die Go-Spiele zwischen Computer und Mensch verfolgt. Ist wirklich spannend, und da werden die Computer auch irgendwann wirklich besser als Menschen weil sie einfach mal ALLES irgendwann berechnen können. Aber da können Computer auch den Erfolg klar messen. Gewinnen oder verlieren. Fertig. Und bei Verlieren wird wieder von vorn begonnen. So einfach ist das in der Medizin nicht.

Wo liegt dann nun der Unterschied zu den EKGs oder CTs? Der Computer kann die Dinge schwierig überprüfen. Das ist genauso wie mit einem Radiologen, der teilweise immer die gleichen Fehler macht weil er einfach die Klinik nicht sieht. Man müsste sich also hinsetzen und dem Computer nicht nur sämtliche CTs befunden lassen, sondern das Befundete auch noch ständig kontrollieren und korrigieren. Und nur dadurch wird der Computer auch besser. Und dann sind wir schon wieder bei den Limits. Wer soll sich denn hinsetzen und die ganzen CTs zusätzlich zum Computer befunden und dann Korrekturen einprogrammieren? Und das auch noch auf einem Niveau das mindestens dem eines erfahrenen Radiologen entspricht?

Von der Vergangenheit auf die Zukunft schließen ist vielleicht nicht unbedingt zulässig. Aber: solange wir es nicht mal schaffen ausfallsichere DSL-WLAN-Router zu bauen, und das sind simpelste Geräte die millionenfach hergestellt werden, werden wir auch sowas nicht schaffen. Oder selbstfahrende Autos. Klar, es gibt für sehr einfache Situationen (Stau) schon echt selbstfahrende Autos. Aber so lange es kein selbstfahrendes Auto gibt, das mich nachts bei Eisglätte und Schnee wenn ich selbst besoffen bin die 2-3km von der Gaststätte (bei uns ist eine aufm Berg) heimbringt, sind Autos schlechtere Autofahrer als meine Frau/Freunde/Eltern...

Und diesen Vergleich wieder auf die Medizin gemünzt: würdest du persönlich deine eingene OP-Indikation, Chemotherapie-Indikation, Bestrahlungsplanung alleine von einem Computer machen lassen, wenn du weißt dass die noch nicht mal ein Auto fahren können oder bei DSL-Routern funktionieren? Also brauchts doch wieder einen Mensch...
Und somit sind die Zukunftsaussichten gesichert und jeder kann/soll Radiologie machen

[OhDaeSu]

Ich verstehe nicht ganz, wieso das nicht zulässig sein soll.

Ich empfehle Hume.
"[Es ist] unmöglich, daß irgendwelche Begründungen durch Erfahrung diese Ähnlichkeit der Vergangenheit mit der Zukunft belegen können, denn all diese Begründungen beruhen ja auf der Voraussetzung dieser Ähnlichkeit."

Theoretisch würde Machine Learning doch auch mit EKGs funktionieren, außerdem sehe ich EKGs wie gesagt als prinzipiell simpler an und trotzdem gibts noch keine wirklich verlässliche Auswertung.

Natürlich würde es auch mit EKGs funktionieren. Aber die Mechanismen zur EKG-Befundung, auf die du dich in deinem vorherigen Beitrag beziehst, arbeiten doch nicht mit dieser Methode.
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Aber da können Computer auch den Erfolg klar messen. Gewinnen oder verlieren. Fertig. Und bei Verlieren wird wieder von vorn begonnen. So einfach ist das in der Medizin nicht.
Wo liegt dann nun der Unterschied zu den EKGs oder CTs? Der Computer kann die Dinge schwierig überprüfen. Das ist genauso wie mit einem Radiologen, der teilweise immer die gleichen Fehler macht weil er einfach die Klinik nicht sieht. Man müsste sich also hinsetzen und dem Computer nicht nur sämtliche CTs befunden lassen, sondern das Befundete auch noch ständig kontrollieren und korrigieren. Und nur dadurch wird der Computer auch besser. Und dann sind wir schon wieder bei den Limits. Wer soll sich denn hinsetzen und die ganzen CTs zusätzlich zum Computer befunden und dann Korrekturen einprogrammieren? Und das auch noch auf einem Niveau das mindestens dem eines erfahrenen Radiologen entspricht?

Naja du brauchst erstmal ein Trainings-Set, bei dem du dem neuronalen Netz o.ä. mitteilen musst, worum es sich handelt (wobei es auch Ansätze gibt, die das umgehen). Diese Daten zu beschaffen ist sicherlich eine Herausforderung, andererseits wenn man sich den Konflikt zwischen dem NHS und Google anschaut, auch kein Ding der Unmöglichkeit für die Konzerne
Du musst gar nichts "einprogrammieren", wenn du entsprechende Daten zum weiteren Verlauf einspeist. Das setzt sicherlich voraus, dass das Mittel zur Dokumentation digital wird und nicht aus einer zerfledderten Kladde besteht. So kann das Programm automatisch seine Prognose mit dem Urteil des Pathologen zur Dignität abgleichen. Der Radiologe hat unterdessen schon wieder vergessen, worum es eigentlich ging. Sehe nicht, worin das Problem bestehen soll.

solange wir es nicht mal schaffen ausfallsichere DSL-WLAN-Router zu bauen, und das sind simpelste Geräte die millionenfach hergestellt werden, werden wir auch sowas nicht schaffen.

Du musst die technische Machbarkeit von der Umsetzbarkeit trennen. Ich sehe durchaus auch einige Stolpersteine, die aus dem Weg geschafft werden müssen.

würdest du persönlich deine eingene OP-Indikation, Chemotherapie-Indikation, Bestrahlungsplanung alleine von einem Computer machen lassen[...] Und somit sind die Zukunftsaussichten gesichert und jeder kann/soll Radiologie machen

Eigentlich gehört nichts davon zu den Kernaufgaben eines diagnostischen Radiologen.

[anignu]

Du musst die technische Machbarkeit von der Umsetzbarkeit trennen. Ich sehe durchaus auch einige Stolpersteine, die aus dem Weg geschafft werden müssen.

Immerhin

Eigentlich gehört nichts davon zu den Kernaufgaben eines diagnostischen Radiologen.

Also tut er eigentlich gar nichts. Denn sämtliche relevanten Entscheidungen treffen andere Leute. Schafft ihn ab