Re: [徵才] 三總放射科誠徵107年度民聘住院醫師2名

看板medstudent作者 (Don)時間6年前 (2017/11/24 15:03), 6年前編輯推噓14(14011)
留言25則, 9人參與, 6年前最新討論串3/3 (看更多)
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。 ---- 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 ---- 不知道 Rad 自己學代碼念研究所搞 deep learning 有沒有出路 -- ※ 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

11/24 15:07, 6年前 , 1F
現在問題是會進步的多快
11/24 15:07, 1F
※ 編輯: d8888 (59.127.72.143), 11/24/2017 15:07:47

11/24 15:07, 6年前 , 2F
還有上面的大老多有力 你也可以讓AI幫你賺錢
11/24 15:07, 2F

11/24 15:08, 6年前 , 3F
就規定AI出的報告一定要有RAD co-sign
11/24 15:08, 3F
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

11/24 15:11, 6年前 , 4F
這種時候你還不罷工跳巢 留著被羞辱?
11/24 15:11, 4F

11/24 15:12, 6年前 , 5F
那每一科老闆都可以這樣殺價啊
11/24 15:12, 5F

11/24 15:17, 6年前 , 6F
跳槽去哪?到處是ai
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11/24 15:18, 6年前 , 7F
樓上不是建議去外科嗎?
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11/24 15:21, 6年前 , 8F
中年來不及轉了,外科也不收
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11/24 15:21, 6年前 , 9F
去衛生所打工好了
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11/24 15:22, 6年前 , 10F
不然就幫ai報告蓋章,一份五塊
11/24 15:22, 10F

11/24 15:34, 6年前 , 11F
衛生所的缺多嗎
11/24 15:34, 11F

11/24 15:41, 6年前 , 12F
那你拒絕用5元幫AI蓋章不行嗎?
11/24 15:41, 12F

11/24 15:42, 6年前 , 13F
醫師自己不團結 老闆明天就可以砍你薪水了
11/24 15:42, 13F

11/24 15:42, 6年前 , 14F
不用等AI來
11/24 15:42, 14F

11/24 15:43, 6年前 , 15F
這樣聽起來家醫之類的更慘吧 更多人要來搶基層了XD
11/24 15:43, 15F

11/24 15:45, 6年前 , 16F
回去找一下PGY證書,準備投單家醫科
11/24 15:45, 16F

11/24 15:54, 6年前 , 17F
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
11/24 15:54, 17F

11/24 15:54, 6年前 , 18F
可預期的事
11/24 15:54, 18F
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

11/24 15:57, 6年前 , 19F
不會程式啊qq
11/24 15:57, 19F

11/24 18:09, 6年前 , 20F
那就 趕快去學coding
11/24 18:09, 20F

11/24 20:57, 6年前 , 21F
不會啦 好好寫論文 多了還可以去外面開班授課 開創事業
11/24 20:57, 21F

11/25 10:52, 6年前 , 22F
做的深應該比較難,Ai診斷率應該超過Rad
11/25 10:52, 22F

11/25 10:53, 6年前 , 23F
Rad價值在於整合history和影像給予最可能的答案
11/25 10:53, 23F

11/25 10:56, 6年前 , 24F
但只要建好範本,健檢和Routine檢查AIㄧ定更厲害
11/25 10:56, 24F

11/25 11:09, 6年前 , 25F
所以要怎麼確定健檢跟routine都是"淺的"?
11/25 11:09, 25F
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
文章代碼(AID): #1Q5yGum- (medstudent)
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