Schopnosti zdravotnických pracovníků k detekci benigních nádorů po použití AI po dobu 3 měsíců, studie

Časté spoléhání se na umělou inteligenci může vést k riziku ztráty dovedností, jak naznačuje studie, která zjistila 20% pokles schopnosti zkušených zdravotnických pracovníků detekovat Benigní nádorové růst v kolonoskopiích, když nepoužívají AI.

Vědci z Polska, Norska, Švédska a dalších evropských národů zkoumali více než 1 400 kolonoskopií – přibližně 800 bylo provedeno bez pomoci AI, zatímco 650 během postupu využilo AI. Kolonoskopie se používá ke kontrole tlustého střeva, zahrnujícího tlustého střeva a konečníku pro nemoc.

Studie porovnávala kolonoskopie provedeno tři měsíce před a po integraci AI.

Tři měsíce poté, co se stali závislým na podpoře AI, se míra detekce adenomů-nerakovinového nádoru-během standardního kolonoskopie významně snížila z 28,4 % před 22,4 % po vystavení AI, autoři uvedli ve své studii zveřejněné v in v. Lancet gastroenterologie a hepatologie časopis.

Zatímco studie ukázaly, že používání AI může pomoci lékařům a klinickým lékařům při zlepšování detekce rakoviny, studie je první, která „navrhla negativní dopad pravidelného využití AI na schopnost zdravotnických pracovníků dokončit v Polsku autor Marcin Romanczyk, Akademie Selesie v Polsku.

„Naše výsledky se týkají, vzhledem k tomu, že přijetí AI v medicíně se rychle šíří. Naléhavě potřebujeme více výzkumu dopadu AI na dovednosti zdravotnických pracovníků napříč různými lékařskými obory,“ řekl Romanczyk.

Autor Yuichi Mori z Norské univerzity v Oslu uvedl, že výsledky představovaly „zajímavou otázku“ související s předchozími zkouškami, která zjistila, že kolonoskopie pomocí AI umožnila vyšší detekci nádoru ve srovnání s tím, který nepoužil pomoc AI.

„Mohlo by to být případ, že kolonoskopie bez AIS hodnocená v těchto studiích se liší od standardní kolonoskopie s názvem AI a AI, protože endoskopisté v pokusech mohli být negativně ovlivněni nepřetržitým expozicí AI,“ uvedl Mori.

Autoři zdůraznili, že nutnost dalšího výzkumu porozumět dynamice, kdy zdravotničtí pracovníci a systémy AI nejsou účinně synchronizovány.

V článku s komentářem souvisejícím s výzkumem dr. Omer Ahmad z University College London, který se do studie nezúčastnil, uvedl, že zjištění „zmírňují současné nadšení pro (a) rychlé přijetí technologií založených na AI“.

Výsledky poskytují „první klinický důkaz v reálném světě pro jev deskillingu, který potenciálně ovlivňuje výsledky související s pacientem“ a „zdůrazňují důležitost pečlivého zvážení možných nezamýšlených klinických důsledků,“ řekl Dr. Ahmad.

„Ačkoli AI nadále nabízí velký slib pro zvýšení klinických výsledků, musíme také chránit před tichou erozí základních dovedností potřebných pro vysoce kvalitní endoskopii,“ dodal autor.