新一代醫師職位：資訊專科

這篇文章談論放射科/病理科醫師的職涯變化。在早期造影科技/免疫染色還沒有發達的時候，放射科/病理科醫師的任務比較像是從單一影像進行判讀。然而，今日大型全身造影技術/自動化切片使得放射科/病理科醫師必須面從大量影像中找出診斷所需資訊。

原文談論，隨着人工智慧的快速發展，放射科醫師應該重新思考職涯定位，要能接受某些任務逐步由 CADx 所取代。（文章說，美國放射科醫師浪費大量時間用 protable 爲 ICU 病患確認 endo 位置。這種事也得找放射科看…）

（未來的）放射科/病理科應該被整併爲一種新的專科「資訊專科」，換句話說，就是協助提升人工智慧診斷率的醫師。與此同時，將機器輸出的成果與臨牀情景結合，並機動的決定是否要加作額外的項目。

潛在性的好處是，整合後的醫療體系，可以通過一個「information specialist」配上一群人工智慧機器，爲一整個城鎮的居民進行篩檢。

文末提到了一些專科訓練改革的建議。我個人的看法是病理科的自動化可能會比較快到來。但是，gross pathology 涉及到在複雜的外科標本下切取病竈，尚未看到足堪負荷的任何機器。不過如果未來 automated microscopic pathology 成熟，整組標本放下去切，然後讓機器判讀？

該文延伸閱讀

關於人工智慧取代放射科的可能性: Jha S. Will computers replace radiologists? Medscape. May 12, 2016. http://www.medscape.com/viewarticle/863127. Accessed November 15, 2016.
使用 IBM Watson 診斷肺栓塞: McMillan R, Dwoskin E. IBM crafts a role for artificial intelligence in medicine. Wall Street Journal. August 11, 2015.
使用人工智慧偵測肺小細胞癌病理切片: Yu KH, Zhang C, Berry GJ, et al. Predicting non-small cell lung cancer prognosis by fully automated microscopic pathology image features. Nat Commun. 2016;7(7):12474.