Re: [徵才] 台大影像醫學部徵才

看板medstudent作者時間6年前 (2017/12/26 11:16), 6年前編輯推噓56(56推 0噓 64→)
留言120則, 26人參與, 7年前最新討論串2/4 (看更多)
: 推 c0922949774: 放射科現在好退燒喔.......... 12/26 00:35 : 推 KingFelix: 以後的缺是個大問題 12/26 03:59 : 推 monyan: 還有AI讀片的問題 12/26 08:12 : 推 aimlin: 以後都ai讀片了,ppf一定下降 12/26 08:22 : → aimlin: 做IR就是值班值到老 12/26 08:22 : 推 aimlin: 至於台灣自己玩ai應該打不過google nvidia..... 12/26 08:25 : → aimlin: MTK都被高通掃出頂級市場了XD 12/26 08:26 : → aimlin: MTK台灣最強設計公司都被打到gg...... 12/26 08:28 : → aimlin: 被踢到次級產品市場,高通再拿舊款高階晶片來跟你打..哇 12/26 08:30 放射科從大概十年以前到現在 一直以來就是利空不斷 從我r1第一年就一直不斷有人說 臨床科要來打放射科報告了 以後工作不保 然後前陣子是 健保局要來砍ct mri 的給付了 薪水要被砍了 再來現在又是 AI 要來搶放射科飯碗了 以後可能會失業喔 不然就是 醫院臨床醫師高層總是覺得放射科太爽又領太多 (醫中除外) 要砍放射科薪水 blahblah 反正我待在放射科的每一天 從來沒聽過好消息啦 待在放射科 你真的需要一顆不被外在動搖的堅定意志 否則應該早就不知道淪落到哪去了 然後現在值班真的辛苦 報告多不說 又是 IR 又是 IA 總之放射科現在絕對跟爽科搭不上關係 只剩下領薪水條時還稍微可以安慰一下自己努力有一點回報 但這能維持多久誰也說不準 總之大環境就是整體趨勢向下 健保的餅比不上工作量與新進醫師增長速度 任何科別都逃不出這個向下的格局 只是速度快慢罷了 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 220.132.212.125 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/medstudent/M.1514258204.A.E2E.html
推
12/26 11:38, 6年前 , 1F
真的耶，要有不動搖的心
12/26 11:38, 1F
推
12/26 11:46, 6年前 , 2F
也太被唱蓑了吧！幫QQ
12/26 11:46, 2F
推
12/26 11:46, 6年前 , 3F
這次ai可能是來真的
12/26 11:46, 3F
→
12/26 11:53, 6年前 , 4F
Lack of faith disturbing in every sense.
12/26 11:53, 4F
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12/26 11:56, 6年前 , 5F
其實覺得有點悲哀 現在學生選科跟醫院已經不在是自己的
12/26 11:56, 5F
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12/26 11:56, 6年前 , 6F
興趣跟training 品質 而是要看整體科別有沒有未來
12/26 11:56, 6F
推
12/26 12:16, 6年前 , 7F
古有明訓：興趣不能當飯吃
12/26 12:16, 7F
→
12/26 12:18, 6年前 , 8F
medstudent都很聰明 當然會預測趨勢 但很難每次都準 就像der
12/26 12:18, 8F
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12/26 12:18, 6年前 , 9F
ma也沒想到今日當紅 在健保與民心的促擁之下
12/26 12:18, 9F
推
12/26 12:22, 6年前 , 10F
賺錢可以當興趣啊
12/26 12:22, 10F
→
12/26 12:33, 6年前 , 11F
健保還在的話 derma都會是熱門科
12/26 12:33, 11F
推
12/26 12:47, 6年前 , 12F
現在沒聽過負面消息的只有整外皮膚 其他每個專科都有隱憂
12/26 12:47, 12F
推
12/26 13:12, 6年前 , 13F
倒是有主治醫師覺得有ai診斷還需要靠皮皮去看皮膚病
12/26 13:12, 13F
推
12/26 13:25, 6年前 , 14F
AI來真的+1 而且老闆會調整ppf也是真的
12/26 13:25, 14F
我倒覺得影像判讀ai 大家看得太激進 這種報章媒體整天轟炸ai 除了有一部分話題性之外 另外就是拿來炒股用的 就算五年 十年後ai都不可能完全取代醫師 現階段有些醫院有針對lung nodule 或是腦出血 肝腫瘤等 ai影像 detection 的應用 但都看不出來任何"取代"的可能 比較偏向輔助 因為他們都還侷限在 lesion detection 而非 diagnosis 結合大數據 deep learning 這些都是後話 反正餅先給你畫出來 未來能不能吃到再說 硬體廠商先怒賺一波再說 影像學檢查尤其是CT MR 有太多具有層次感的判斷 解剖上的定義 腫瘤的侵犯 甚至是手術後腫瘤復發 等 都還是需要人眼辨識跟主觀判斷的 我總覺得大家目前太高估"人工智能" 卻低估人類演化數千萬年才擁有的"智慧" ※ 編輯: Avandia (220.132.212.125), 12/26/2017 14:06:50
推
12/26 13:50, 6年前 , 15F
ai可以診斷皮膚癌啊
12/26 13:50, 15F
推
12/26 14:17, 6年前 , 16F
真的是炒股，大家平常到底都在做多麼簡單的事情以至於能夠被
12/26 14:17, 16F
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12/26 14:17, 6年前 , 17F
AI取代？
12/26 14:17, 17F
推
12/26 14:18, 6年前 , 18F
ai不需要懂anatomy 只要一直trainning影像和diagnosis
12/26 14:18, 18F
ai不需要懂 anatomy 如何 diagnosis ? training 要怎麼做 難不成 dicom 檔直接上傳 電腦自己就學會了?? 大數據也要醫師報告配合 電腦才能正確學習 現在連結構化報告都辦不到何來big data ※ 編輯: Avandia (220.132.212.125), 12/26/2017 14:41:20
推
12/26 14:43, 6年前 , 19F
我懂aimlin的意思 雖然不認同他
12/26 14:43, 19F
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12/26 14:44, 6年前 , 20F
他說AI不需要懂解剖的意思 跟當初阿發狗不需要跟以前
12/26 14:44, 20F
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12/26 14:44, 6年前 , 21F
棋士從背棋譜開始學有異曲同工之妙
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12/26 14:45, 6年前 , 22F
深度學習就是應該打破我們人類預設的學習模式
12/26 14:45, 22F
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12/26 14:45, 6年前 , 23F
不過...........也不知道會不會成功
12/26 14:45, 23F
→
12/26 14:54, 6年前 , 24F
背棋譜跟看片天差地遠 alpha go 黃士傑好歹自己會下棋
12/26 14:54, 24F
推
12/26 14:55, 6年前 , 25F
只要ai 讀完影像出有用診斷就好 不用知道啥是pneumonia
12/26 14:55, 25F
→
12/26 15:01, 6年前 , 26F
請問aimlin大認為,AI會威脅到原本做影像判讀的工作機會?
12/26 15:01, 26F
→
12/26 15:02, 6年前 , 27F
甚至是認為 會取代醫師的diagnosis ?
12/26 15:02, 27F
推
12/26 15:04, 6年前 , 28F
CheXNet 已經可以讀胸部x ray
12/26 15:04, 28F
推
12/26 15:07, 6年前 , 29F
診斷14種疾病都勝過standford放射科醫師
12/26 15:07, 29F
推
12/26 15:09, 6年前 , 30F
你給他看千萬張正常的片子 再給他看確定是pneumonia 的
12/26 15:09, 30F
→
12/26 15:09, 6年前 , 31F
千萬張片子 以後他就會看了 更屌的是搞不好還會從中發現
12/26 15:09, 31F
→
12/26 15:09, 6年前 , 32F
以前大家不知道的影像學特徵
12/26 15:09, 32F
推
12/26 15:10, 6年前 , 33F
12/26 15:10, 33F
→
12/26 15:11, 6年前 , 34F
基本上CXR人類已經被打敗
12/26 15:11, 34F
推
12/26 15:14, 6年前 , 35F
人類當然要站在更高的地方去發展 就像以前沒有洗衣機 有了可
12/26 15:14, 35F
→
12/26 15:14, 6年前 , 36F
以做更多事 pneumonia總有一天需要更precised的分類 會不會
12/26 15:14, 36F
→
12/26 15:14, 6年前 , 37F
是這樣
12/26 15:14, 37F
還有 43 則推文
推
12/26 18:07, 6年前 , 81F
牙醫真的屌 連ai都不怕 XD
12/26 18:07, 81F
推
12/26 18:16, 6年前 , 82F
醫學生很聰明的 這幾年放射超冷門
12/26 18:16, 82F
推
12/26 18:34, 6年前 , 83F
我可以理解aimlin已經在放射科一陣子不希望醫學生來搶飯
12/26 18:34, 83F
→
12/26 18:35, 6年前 , 84F
碗，不過資方是很聰明的，若是一直招不到人反而會促使
12/26 18:35, 84F
→
12/26 18:35, 6年前 , 85F
資方更贊助AI讓AI發展更快
12/26 18:35, 85F
→
12/26 18:36, 6年前 , 86F
已經在放射科的人其實反而不怎麼怕被AI取代，這些話數
12/26 18:36, 86F
→
12/26 18:36, 6年前 , 87F
大概只能恐嚇還沒有選科的小朋友吧
12/26 18:36, 87F
推
12/26 18:47, 6年前 , 88F
樓上怎麼說呢？
12/26 18:47, 88F
推
12/26 18:57, 6年前 , 89F
會嗎 很多procedure臨床搶著做 rfa pta stent這類
12/26 18:57, 89F
→
12/26 18:57, 6年前 , 90F
放射科面臨被臨床醫師和ai夾擊的窘境
12/26 18:57, 90F
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12/26 18:58, 6年前 , 91F
以後hcc tae這類case會越來越少
12/26 18:58, 91F
推
12/26 19:02, 6年前 , 92F
剩下半夜trauma stroke 的
12/26 19:02, 92F
推
12/26 19:26, 6年前 , 93F
別怕 當校長更好
12/26 19:26, 93F
推
12/26 19:32, 6年前 , 94F
學術地位頂天？
12/26 19:32, 94F
推
12/26 19:52, 6年前 , 95F
QoL至上是這個世代的反撲 不然也不用轉職藥廠 XD 顧病房的顧
12/26 19:52, 95F
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12/26 19:52, 6年前 , 96F
病房 然後內科外科化 大家就反而是比解剖底子夠不夠硬 以及
12/26 19:52, 96F
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12/26 19:52, 6年前 , 97F
誰站在資訊的浪頭上
12/26 19:52, 97F
→
12/26 19:59, 6年前 , 98F
可是我還是常常修改機器的EKG報告，可能我太龜毛了
12/26 19:59, 98F
推
12/26 20:03, 6年前 , 99F
那是因為ECG機老舊 還沒加上deepLearning XD
12/26 20:03, 99F
推
12/26 20:20, 6年前 , 100F
12/26 20:20, 100F
推
12/26 20:24, 6年前 , 101F
隨便一找就是加上deep learnigng的ECG了XD
12/26 20:24, 101F
→
12/26 22:08, 6年前 , 102F
Alphago也是花很長時間的學習，上網一直跟玩家對戰就
12/26 22:08, 102F
→
12/26 22:08, 6年前 , 103F
好了。AI學習影像報告需要放射科醫師的授權，但誰要
12/26 22:08, 103F
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12/26 22:08, 6年前 , 104F
把自己的吃飯工具教AI呢？
12/26 22:08, 104F
推
12/26 22:16, 6年前 , 105F
Alphago Zero不是會自己學嗎
12/26 22:16, 105F
推
12/26 22:23, 6年前 , 106F
其實那個不太算自己學耶
12/26 22:23, 106F
推
12/27 07:13, 6年前 , 107F
ai會自己學+1
12/27 07:13, 107F
→
12/27 07:14, 6年前 , 108F
好多人自信ai短期起不來 跟nokia一樣
12/27 07:14, 108F
→
12/27 07:15, 6年前 , 109F
當初很多人也覺得沒按鍵的電話沒有用
12/27 07:15, 109F
推
12/27 07:19, 6年前 , 110F
只是電動玩具
12/27 07:19, 110F
推
12/27 08:19, 6年前 , 111F
12/27 08:19, 111F
→
12/27 08:20, 6年前 , 112F
Aimlin大似乎很多消息都沒跟上呢
12/27 08:20, 112F
推
12/27 12:39, 6年前 , 113F
圍棋有規則，可以自己下上千萬盤，自己學會。看片可不一
12/27 12:39, 113F
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12/27 12:39, 6年前 , 114F
樣，沒有人標籤好正確診斷，AI無法自學。
12/27 12:39, 114F
→
12/27 13:06, 6年前 , 115F
沒有人為輸入，AI沒辦法知道判讀結果正確與否而學習
12/27 13:06, 115F
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12/27 13:08, 6年前 , 116F
AI也確實不需要學會解剖學 電腦的學習模式不用跟人一樣
12/27 13:08, 116F
推
01/06 17:09, 7年前 , 117F
https://goo.gl/hzh3nc ，分享一篇最近關於 AI、深度學
01/06 17:09, 117F
→
01/06 17:09, 7年前 , 118F
習的文章。
01/06 17:09, 118F
推
01/06 17:12, 7年前 , 119F
『深度學習雖好，但沒那麼好。調整過高的預期.....放平
01/06 17:12, 119F
→
01/06 17:12, 7年前 , 120F
心態不要急於求成，...』
01/06 17:12, 120F
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