Ein häufiges Problem bei diesen AI Studien ist, dass die Algorithmen vorher mit Bilddaten aus dem eigenen Haus trainiert werden. Häufig scheitern diese Algorithmen aber desaströs sobald sie an anderen Daten verwendet werden. Zudem kommt hinzu, dass im Klinikalltag selten perfekte Daten vorliegen, z.B. verwackelte MRT Bilder. Veränderungen passieren in keiner Fachrichtung von heute auf morgen, da wird genug Zeit sein sich anzupassen. Ein sehr gutes Beispiel finde ich die Labormedizin. Hoch technisiert, und trotzdem redet keiner davon Labormediziner abzuschaffen, obwohl Computer die Daten liefern. Die Interpretation ist aber das Entscheidende.