Soll ich heute noch Radiolog:in werden? Das ist die falsche Frage!

Sollte man im Zeitalter von Künstlicher Intelligenz (KI) noch
Radiolog:in werden – oder nicht?


Diese Frage stand als Kommentar unter einem meiner Videos. Und
mir war sofort klar: Das ist kein Ja-oder-Nein. Das ist ein
eigenes Video - und jetzt ist sogar ein eigener Podcast draus
geworden.


Denn ich glaube, es ist die falsche Frage.


In dieser ersten Folge meines neuen Podcasts "Radiologie:
Klartext" spreche ich über das, was unser Fach wirklich bedroht –
und warum KI dabei weniger die Ursache ist als vielmehr der
Katalysator. Über Automation Bias, Deskilling,
investorengetriebene Bildfabriken und ein Vergütungssystem, das
Qualität strukturell bestraft. Und darüber, welche Radiologie
auch in Zukunft noch gebraucht wird – mehr denn je.


Den Artikel von Christoph Agten, der den Ausgangspunkt für diese
Folge geliefert hat, verlinke ich hier:
https://www.linkedin.com/pulse/war-ai-illusion-safety-christoph-agten-gkdvf/


Die Publikation zu Automation Bias, an der ich mitgewirkt habe:
https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.222176


Kapitel:00:00 Die Frage, die alles ausgelöst hat00:21 Der
Agten-Artikel: Die Raketen-Analogie01:21 Meine These: Der Boden
ist schon morsch01:36 Was mir meine Zweitbefundungen zeigen02:30
Die unbequeme Frage: Was schützt uns noch vor KI?02:57 Das
strukturelle Problem: Was wirklich vergütet wird03:23
Investorenpraxen und der Verlust des klinischen Kontexts04:28 Das
echte Gegenargument: Wer unterschreibt, haftet05:01 Automation
Bias – und warum ich dazu geforscht habe05:52 Der Nachwuchs:
Skills, die nie aufgebaut werden06:51 Welche Radiologie hat
Zukunft?07:39 Wir bleiben nur Ärzte, wenn wir wieder Ärzte
sind08:28 Der Worst Case ist nicht unvermeidlich08:48 Meine
ehrliche Antwort


Mehr Infos & Kurse auf meiner Lernplattform: www.lernrad.com
Für Anfragen: bettina@bettina-baessler.de