Quando una tecnologia aumenta la produttività, ci aspettiamo che servano meno lavoratori. Ma a volte accade l’opposto. È il paradosso di Jevons: rendere qualcosa più efficiente può far esplodere la domanda, non ridurla. È successo ai radiologi. Con l’introduzione delle immagini digitali, la produttività è aumentata del 27% per le radiografie semplici e del 98% per le TAC in un solo anno. Contemporaneamente negli Stati Uniti, tra il 2000 e il 2008, il numero di esami per immagini per 1.000 assicurati è cresciuto di oltre il 60%, ad ogni visita si aumentavano il numero di esami dato che costavano meno. Più facile leggere, archiviare e condividere? Risultato: più esami, più dati, più diagnosi. Oggi stiamo vivendo la stessa dinamica con l’intelligenza artificiale. Esistono già oltre 700 modelli di IA approvati dalla FDA (sono la stragrande maggioranza dei modelli e dispositivi AI approvati) per analizzare immagini mediche. Molti superano i radiologi in test specifici, ma non li sostituiscono ancora del tutto. La produttività cresce, la domanda cresce ancora di più, ma la necessità dei radiologi rimane centrale perché l’automazione copre, per ora, solo un terzo delle attività del radiologo. Fino a quando per completare il lavoro ci vorrà una persona l’AI aumenterà solo la produttività personale, ma non la sostituirà. L’efficienza accelera, ma l’equilibrio tra automazione e bisogno umano resta temporaneo. È solo una questione di tempo prima che l’automazione copra tutto il processo diagnostico. Fino ad allora la centralità dei radiologi sarà salva. In ogni caso, con o senza radiologi, la digitalizzazione e l’AI continueranno a farci aumentare le radiografie.