使用AI的医生可能会“忘记”一些技能：镜头

人工智能开始帮助医生筛查患者的多种常规疾病。但是一项新的研究引起了人们对医生是否对AI过于依赖的担忧。

这项研究查看波兰的胃肠病学家发现，在习惯使用AI-AS辅助系统之后，他们自己在结肠镜检查中发现息肉和其他异常的发现情况似乎差20％。

这些发现，发表在期刊上 柳叶刀胃肠病学和肝病学 建议即使在短期使用AI之后，专家也可能会过分依赖AI来完成其工作的某些方面。

MD-PH.D的MarcinRomańczyk说：“我们感到非常惊讶。”领导这项研究的HT医学中心的HT医疗中心的胃肠病学家。

但是，并非所有人都坚信该论文证明医生由于AI而失去了关键技能。

英格兰曼彻斯特大学的研究员约翰·赫尔曼（Johan Huleman）说：“我认为三个月似乎很短，可以失去您花26年的时间才能建立的技能。”

赫尔曼认为，患者数据的统计变化可能是为什么数字下降的解释的一部分。他说，诸如研究不同部分中使用的患者的平均年龄诸如研究的因素可能解释了这种差异。

AI医学

对于许多常规医学扫描，人工智能越来越普遍。下次您扫描眼睛，乳腺癌或结肠疾病时，AI很有可能会分析图像。

罗马奇克说：“ AI到处蔓延。”同时，许多医生正在追赶，因为学习如何使用该技术并不是他们培训的一部分。

他说：“我们已经从书籍和老师中学到了。” “没有人告诉我们如何使用AI。”

几年前，波兰的四家诊所尝试了一个AI系统，以检测结肠镜检查中的息肉和其他异常。 AI实时工作，从结肠内的相机分析视频。

如果发现某些东西，它将突出临床医生看到的区域。

他说：“在这个特别的地方，有一个绿色盒子，显示了息肉的位置。”

在盒子里

诊所正在收集有关AI系统是否有效的数据。事实证明，但是当Romańczyk和他的同事重新分析数据时，他们发现了其他内容：引入系统后，当AI关闭时，医生在检测可能的息肉方面变得明显更糟。

根据他们的分析，，，， 在医生获得AI后，当新的AI系统关闭时，可能的息肉的检测率从28.4％下降到22.4％。换句话说，医生似乎很快就取决于捕获息肉的AI系统。罗马奇克说，他不太确定为什么会发生，但是他有一些理论。

他说：“我们在潜意识中等待绿色盒子出来，向我们展示息肉所在的地区，而我们并没有引起太多关注。”

还有其他支持该想法的例子：一项类似的研究表明，如果他们知道可以获得一个AI系统来帮助他们按下按钮，则没有更糟糕的工作来扫描乳房X线照片。

帮助领导乳房X光研究的约翰·赫尔曼（Johan Huleman）将其描述为“安全网络效应”。他说，这些最新结果可能很有趣，但他持怀疑态度。对结肠镜检查的研究进行了三个月，而参与的医生有数十年的经验。他认为，由于许多因素（例如患者的年龄）导致的统计变化可能是明显下降的背后。

此外，他说：“我们不知道真的有多少息肉，所以我们不知道地面真相。”他的意思是，目前尚不清楚医生据称错过的息肉实际上在医学上很重要。

该研究的作者罗马奇克确实认为下降是真实的 – 尽管他承认在这样的临床环境中学习AI可能很棘手。研究人员无法控制很多变量。

他不反对使用AI。他实际上认为小绿色盒子可以帮助他做更好的结肠镜检查。但是他认为应该有更多这样的研究来研究AI如何改变医生在现实世界中的工作方式。

他说：“看正在发生的事情。” “我们有可用的AI系统，但我们没有数据。”