医学影像技术不会被机器人完全取代，但人工智能将成为医生的高效辅助工具，尤其在常见病诊断和标准化流程中发挥重要作用，而复杂病例和综合决策仍需依赖医生的经验与判断。

1. AI的当前角色：效率提升与辅助诊断
   人工智能通过深度学习海量影像数据，可快速识别典型病灶（如肺结节、骨折等），显著提高筛查效率并降低漏诊率。例如，AI在乳腺钼靶检查中已能实现与资深医师相当的准确率，但最终诊断仍需医生复核。

2. 技术局限性：罕见病与综合判断
   面对罕见病或复杂病情时，AI因缺乏足够训练数据而表现受限。医学诊断不仅依赖影像特征，还需结合病史、实验室检查等多元信息，这是当前AI难以独立完成的。

3. 法律与伦理的不可替代性
   医疗责任归属要求人类医生始终主导决策。AI的结论需由医生评估并承担最终责任，且患者对“机器判读”的信任度仍低于人类专家。

未来趋势是人机协作——AI处理标准化流程，医生聚焦疑难病例和患者沟通。这一模式既能释放医疗资源，又能确保诊疗的人性化与安全性。