उन्होंने वालेंसिया, स्पेन में प्रतिनिधियों से कहा, 'एआई पर बहुत सारे पेपर हैं, लेकिन विकिरण सुरक्षा और एआई के क्षेत्र में नहीं हैं।''विकिरण सुरक्षा में एआई अपनी प्रारंभिक अवस्था में है, लेकिन यह गेम चेंजर हो सकता है।'विशेषज्ञ ने विकिरण सुरक्षा में एआई के तीन स्तंभों की पहचान की: एक्स-रे परीक्षाओं का औचित्य;परीक्षाओं का अनुकूलन;और खुराक की सीमा।McEntee ने AI कंपनियों को उन तीन क्षेत्रों में कम लटके फलों को लक्षित करने के लिए प्रोत्साहित किया।उदाहरण के लिए, औचित्य वस्तुतः अछूता है, उन्होंने कहा: 'आप अनावश्यक परीक्षाओं को बाधित करके अनुचित परीक्षाओं को रोक सकते हैं।आप हैरान हो सकते हैं, लेकिन ऐसा बहुत होता है।कभी-कभी गलतियां हो जाती हैं या, क्योंकि परिणाम अभी तक उपलब्ध नहीं हैं, डॉक्टर मरीजों को फिर से रेफर करते हैं।रोगी को खुराक का संचयी प्रभाव कुछ ऐसा है जिसके बारे में चिकित्सकों को चिंतित होना चाहिए और यह एआई के लिए एक लक्ष्य है।'
एआई भी चिकित्सकों को सही परीक्षा की पहचान करने में मदद कर सकता है।McEntee का मानना है कि कुछ नैदानिक निर्णय लेने वाले उपकरण पहले से मौजूद हैं, लेकिन अधिक के लिए जगह है।अमेरिकी उपयुक्तता मानदंड, ESR iGuide या RANZC द्वारा जारी की गई सिफारिशें जैसे दिशानिर्देश AI डेवलपर्स की मदद कर सकते हैं, लेकिन वे स्थिर संसाधन हैं जो साक्ष्य पर आधारित नहीं हैं, उन्होंने समझाया।'औचित्य पर जानकारी अक्सर अच्छी तरह से डिज़ाइन किए गए नियंत्रित परीक्षणों के बजाय विशेषज्ञों की सहमति पर आधारित होती है।'
