在可预见的未来，AI 不太可能完全取代放射科医生，但它将日益增强他们的工作。目前放射学中的 AI 工具侧重于特定任务，例如检测医学图像中的异常，如识别 X 射线或 CT 扫描中的肿瘤。这些系统擅长模式识别，但缺乏诊断和患者护理所需的更广泛的临床判断。例如，AI 可能会标记出潜在的肺结节，但要确定它是否癌性、良性或与另一种疾病相关，则需要结合病史、实验室结果以及与其他专家的协作——这些都是放射科医生经过培训才能处理的任务。
技术限制也发挥着作用。目前大多数 AI 模型范围狭窄，仅针对特定数据集进行训练，可能无法很好地泛化到不同人群或不常见的情况。例如，一个旨在检测成人脑出血的工具，在分析儿科扫描或训练数据中未包含的罕见病理时可能会失效。此外，图像质量的变化（例如 MRI 扫描中的运动伪影）会降低 AI 准确性。开发者必须通过提高模型鲁棒性、扩展训练数据集以及整合反馈循环以实现持续学习来弥补这些不足——这些挑战需要工程师和医学专业人员之间的时间和协作。
最后，应用障碍不仅限于技术。监管审批、医院工作流程和责任问题都延缓了 AI 的整合。例如，FDA 要求对基于 AI 的诊断工具进行严格验证，而且医院通常缺乏将这些系统无缝嵌入现有放射学平台的基础设施。放射科医生本身的工作重心可能会转向结合 AI 监督、复杂病例分析和患者沟通的角色。虽然 AI 将自动化重复性任务（如优先处理紧急病例），但解释模糊结果和做出护理决策所需的人类专业知识确保了放射科医生在未来几十年内仍然至关重要。开发者应专注于构建补充而非替代这些工作流程的工具。