Patolodzy i radiolodzy mogą poczuć się zagrożeni perspektywą utraty pracy. Komputery, wyposażone w algorytmy głębokiego uczenia się, pokonują ludzi w diagnozowaniu chorób układu krążenia, a także nowotworów mózgu, płuc, piersi, gruczołu krokowego oraz głowy i szyi. Specjaliści z laboratorium profesora Anant’a Madabhushi’ego na Case Western Reserve University, zaprezentowali właśnie nieocenione narzędzie diagnostyczne, które, nie dość, że precyzyjnie rozpoznaje chorobę, to potrafi ocenić jak agresywny będzie jej przebieg, co pozwoli na dostosowanie terapii do stanu zdrowia pacjenta.
Narzędzie to zapewnia wyjątkowo dokładne wyniki. Podczas testów poprawnie rozpoznało niewydolność serca u 97% pacjentów, podczas gdy dwóch patologów osiągnęło wynik na poziomie 74% i 73%. Analogiczna sytuacja zachodzi w przypadku rozpoznawania nowotworów na skanach tomografii komputerowej, a szczególnie odróżnianiu łagodnych od złośliwych guzów płuc. Tu technika cyfrowa okazała się lepsza o 5-8% od dwóch ekspertów, ludzi, analizujących te same obrazy.

Drastyczna różnica zachodzi w przypadku rozpoznawania raka prostaty. Międzynarodowe badania, opisane w Journal of Magnetic Resonance Imaging, potwierdziły, że człowiek przeoczył aż 70% klinicznie istotnych przypadków w badaniu metodą rezonansu magnetycznego. W 50% przypadków, w których radiolodzy stwierdzili obecność komórek nowotworowych, maszyna potrafiła wskazać błąd ludzkiego operatora.
Sukces super komputerów wynika z kilku powodów. Maszyny pracują z o wiele większą prędkością i objętością. Potrafią odczytywać, rejestrować, kontrastować, zestawiać i porównywać setki skanów próbek tkanek w tym samym czasie, w jakim radiolog może oglądać jeden skan. Z tych danych, algorytm samouczący tworzy bazę pozwalającą na szersze spojrzenie na obraz powstały w badaniu, niż posiada ludzkie oko. W sobie tylko znany sposób komputer, kataloguje właściwości, kształty, struktury, aby szybko określić agresywność i ryzyko określonej choroby. Potrafi przewidzieć nawet to, czy zeskanowany guzek, może potencjalnie zmienić się w nowotwór. Wszystko po to, aby pomóc lekarzom w podjęciu optymalnej decyzji o przebiegu leczenia.
Aby uspokoić radiologów i patologów, system nie został stworzony, aby zastąpić człowieka, a po to, aby ułatwić mu pracę. Istnieje potrzeba opracowania lepszych narzędzi wspomagających w podejmowaniu decyzji, które mogą pomóc pacjentom, zwłaszcza w miejscach, gdzie dostęp do radiologa jest utrudniony.