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近日，Resume Genius發布的一項研究顯示，放射科醫生在2025年成為內向者的頭號高薪職業。該網站依據薪資數據和行業增長預測，列出了前十名的職業。其中，放射科醫生位居榜首，其年薪中位數為353,960美元，美國約有32,000個相關職位，預計到2033年該職業的增長率為3%。

而在國內，根據此前發布的《中國醫院薪酬報告》，影像科醫生在收入排行榜的位置不算靠前。

值得一提的是，隨著AI加速邁向臨床應用，在DeepSeek等AI大模型的推動下，醫療行業的智能化進程在加快。據不完全統計，全國已有超過100家醫院完成DeepSeek的本地部署。由此，“AI是否會取代醫務人員”、“影像科是否會成被AI最先取代的科室”等聲音開始頻繁出現。

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美國放射科醫生收入亮眼

根據Resume Genius發布的研究顯示，美國國內約有32,000個放射科醫生職位，預計到2033年該職業將保持3%的增長率。在薪資方面，放射科醫生表現亮眼，其年薪中位數高達353,960美元。

與之相比，排名其后的自然科學經理年薪中位數為169,120美元，預計增長率 8%；計算機與信息研究科學家年薪 157,160 美元，增長率達 26%；物理學家 / 天文學家年薪 149,530 美元，增長率 7%。

從工作特性來看，放射科醫生主要借助 X 光、核磁共振成像（MRI）、超聲波等設備輔助診斷與治療人體內部傷病。日常工作中，大部分時間他們需獨自潛心研究醫學影像，僅與患者及其他醫生進行簡短交流，這為偏好獨立工作、不喜過度社交的內向者創造了極為契合的工作環境。

值得一提的是，《福布斯》雜志也關注到這一研究成果，其在報道中特別指出放射科在遠程或混合辦公領域潛力巨大。雜志撰稿人強調，放射科醫生的工作多在閱片室開展，安靜專注是準確診斷的關鍵，內向者善于深度觀察的特質在這份工作中成為顯著職業優勢，且留意細微細節往往能對挽救生命起到決定性作用。

據了解，Resume Genius 的數據來源于美國勞工統計局，研究聚焦自主性、社交互動、薪資、工作機會四個關鍵因素，利用五分制量表，參考O*NET數據及Glassdoor評論衡量各職業特性。研究過程中，增長潛力低于3%、量表評分低于3分、年薪中位數不足48,060美元的職業均被排除在外。不過，研究團隊也坦言，由于缺乏統一的內向衡量標準，在界定 “適合內向者的職業” 時，難免存在一定主觀性。

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國內放射科醫生平均薪酬約20萬

放射影像科（Radiologic Imaging），也稱作影像科學，是醫學領域的一個重要分支，專注于使用不同類型的影像學技術來診斷和治療疾病。這包括X射線、計算機斷層掃描（CT掃描）、核磁共振成像（MRI）、超聲波和放射性同位素掃描等技術。

放射影像科醫生和技師運用這些技術來生成圖像，協助醫生診斷各種疾病，從骨折到癌癥等。放射影像科在現代醫療中發揮著至關重要的作用，為患者提供了無創、高效、準確的診斷和治療支持。

其中，放射影像科作為醫院的重要科室之一，其收入水平也深受關注。在國內， 放射科醫生的收入情況受多種因素影響，包括所在地區、醫院等級、工作經驗等。《2021年度中國醫院薪酬調研報告》顯示，影像放射科為在醫療界平均收入排名15，平均年度薪酬為196,515元。

一般而言，在一線城市的三甲醫院，放射科醫生的平均年薪在 20至40 萬元左右。以北京、上海、廣州等地的知名三甲醫院為例，經驗豐富、技術精湛的主任醫師年薪可達40萬元甚至更高；而初入職場的住院醫師年薪則可能在20萬元上下。

在二線城市， 三甲醫院放射科醫生平均年薪大致在15至30萬元。如成都、武漢等地，工作多年的副主任醫師年薪能達到30萬元，年輕醫生則在15 至20萬元區間。

三線及以下城市， 放射科醫生收入相對更低，三甲醫院的平均年薪可能在10至20萬元。基層醫院因患者數量有限、設備相對落后等原因，放射科醫生收入會明顯低于大醫院。

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AI技術對影像科醫生的影響

值得關注的是，目前在DeepSeek等AI大模型的推動下，醫療行業的智能化進程在加快。據不完全統計，全國已有超過100家醫院完成DeepSeek的本地部署。由此，“AI是否會取代醫務人員”、“影像科是否會成被AI最先取代的科室”等聲音開始頻繁出現。

據悉，在影像診斷的效率方面，AI 技術展現出了驚人的優勢。以 DeepSeek 為例，它能夠在短短幾秒內完成對 CT、MRI 等復雜影像的分析。有效減少了因長時間高強度工作導致的疲勞，降低了誤診風險。據研究表明，放射科醫生連續工作 4 小時后，誤診率會上升 12%，而 AI 的介入確保了診斷工作的高效與穩定。

同時，診斷準確性的提升是 AI 醫療在影像科的又一重大突破。AI 算法能夠精準識別醫學圖像中那些難以被人眼察覺的細微模式和異常。對于 5 毫米以下的肺結節等微小結節，AI 表現出了極高的敏感性，這對于早期肺癌等疾病的檢出具有重要意義。《柳葉刀》雜志的研究數據顯示，AI 算法檢測乳腺癌的準確率高達 94.5%，顯著高于放射科醫生 88.0% 的準確率。

近期黃石市中心醫院放射影像科的實踐也證明了 AI 的價值，引入 AI 技術后，幾秒鐘內就能精準找出所有結節并進行標記，漏診率近乎為零，同時還能對結節特征進行分析，評估風險等級，并結合醫療指南提供專業的診療建議。

顯然，AI 技術在影像診斷中的優勢顯而易見。但需要指出的是，AI 技術也存在諸多局限性。其準確性高度依賴大量高質量訓練數據，對于罕見、少見或復雜病例，數據不足常導致診斷能力受限。面對人體復雜多變的個體差異，AI 在處理罕見病或復雜多器官疾病時，診斷準確率仍有待提升。此外，AI 模型決策過程存在 “黑箱” 特性，缺乏可解釋性，在涉及醫療責任和患者安全時，這一缺陷尤為突出。

由此，行業分析認為：AI 與影像科醫生正逐步形成緊密的協作關系。AI可以成為影像科醫生的得力助手，但無法替代影像科醫生。

值得一提的是， 2024年媒體報道稱多地醫護人員出現了不同程度的降薪，和往年的總收入相比，降薪比例大致在15%至35%之間，基本工資小范圍降低，而績效工資則大幅腰斬，甚至一度砍了 70%多。

而在醫改政策下，有從業人員認為，大型醫療設備檢查越來越得到患者的重視，檢查患者數量增多，但其收入并沒有與工作量對等提升。那么，作為一個人力成本較重的科室，在醫改政策、AI技術應用等多重因素下，未來其收入會發生什么樣的改變將值得行業持續關注。