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.222176Kapitel: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 AntwortMehr Infos & Kurse auf meiner Lernplattform: 🌐 www.lernrad.com 📩 Für Anfragen: [email protected]