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放射技术人员非常了解医疗技术在不断变化。虽然一些专业范围内有超过AI的持续上涨表示担心或忧虑，一个新的评论在临床放射学指出，这一切都意料之中的事，和放射科医师必须挺身而出再次。

伦敦帝国理工学院放射学临床主任安德里亚·罗克尔(Andrea Rockall)表示：“关键是确保AI能够满足重要的未满足的临床需求，无论是关于分类诊断和诊断工具，改进的工作流程还是医疗保健的可持续性。” “人工智能的应用必须首先满足患者的需求，而不仅仅是有趣或可行的。”

Rockall解释说，在医疗保健中使用AI的关键要素是“高质量的数据，这些数据可以回答重要的问题或开发成功的工具。” 放射科医生必须帮助确保研究人员使用的数据集有效，并与“患者代表，计算机同事和机器学习科学家”合作。

放射科医生还可以通过制定将高质量数据与合适的研究人员联系起来的策略，为这项新技术铺平道路。

“我们必须避免狭narrow，有偏见或歧视性的限制，”罗卡尔写道。“我们必须确保可以在最佳可用数据集上测试好的想法(或用例)。我们可以向管理组织银行的同事寻求确保强大数据访问策略的策略。”

人工智能研究还必须在临床环境中进行，而不是局限于研究实验室和单一数据集。其他行业可能会在一系列环境中对AI算法和解决方案进行一次又一次的测试之前推出它们，但是当涉及到患者护理时，这种措施就不会发生。随着这些技术的不断发展和变化，这是放射学家面临的责任的另一个例子。

Rockall总结道：“我们广泛的放射学社区拥有与跨学科的“融合科学”团队合作，参与这一令人兴奋的科学发展的独特机会。” “最终，这种团队合作有潜力在可持续框架内改善患者护理。我们不应该担心所涉及的变化，而必须与他们合作，以确保患者受益，并对放射科医生继续发挥有意义的作用。”