(SeaPRwire) – 多年来，医疗从业者、公司和其他机构一直在赞扬人工智能在医学领域的应用，从提高诊断水平到在检测癌症方面超越医生。人工智能爱好者甚至预测，这项变革性技术有朝一日将有助于找到“治愈癌症的方法”。
但一项新的研究发现，经常使用人工智能的医生实际上在几个月内技术变得不那么熟练了。
这项周三发表在《柳叶刀》上的研究发现，在六个月的时间里，临床医生变得过度依赖人工智能的建议，并且在没有人工智能辅助的情况下做出认知决策时，他们自己变得“动力不足、注意力不集中且责任感较差”。
这是最新的研究，表明人工智能用户可能产生不利后果。麻省理工学院 (Massachusetts Institute of Technology) 此前的一项研究发现，ChatGPT 会产生带有偏见的建议。
研究如何进行
来自欧洲各机构的研究人员进行了一项观察性研究，调查了波兰参与癌症预防结肠镜人工智能 (Artificial Intelligence in Colonoscopy for Cancer Prevention) 试验的四个内窥镜中心。该研究由欧盟委员会和日本学术振兴会资助。
作为试验的一部分，这些中心在 2021 年末引入了用于检测息肉（可能是良性或癌性的生长物）的人工智能工具。该研究考察了 2021 年 9 月至 2022 年 3 月期间进行的 2,177 例结肠镜检查中，1,443 例非人工智能辅助结肠镜检查。这些结肠镜检查由 19 名经验丰富的内窥镜医师进行。
研究人员比较了实施人工智能前后三个月的结肠镜检查质量。结肠镜检查是在有或没有人工智能辅助的情况下随机进行的。在没有人工智能辅助的检查中，795 例是在常规人工智能使用实施之前进行的，648 例是在人工智能工具引入之后进行的。
研究发现了什么
在引入人工智能的三个月前，腺瘤检出率 (ADR) 约为 28%。在引入人工智能的三个月后，当临床医生没有人工智能辅助时，该比率下降至 22%。ADR 是结肠镜检查的常用质量指标，是指“医生进行的筛查性结肠镜检查中，检测到至少一个经组织学确认的结直肠腺瘤或腺癌的比例”。腺瘤是癌前生长物，较高的 ADR 与较低的结直肠癌风险相关。
研究发现，人工智能确实有助于内窥镜医师进行检测，但一旦移除辅助，临床医生的检测能力就会下降。
研究人员将其归因于“人类自然倾向于过度依赖”人工智能等决策支持系统的建议。
“想象一下，你想去任何地方旅行，但你无法使用谷歌地图，”该研究的合著者、西里西亚医科大学的助理教授 Marcin Romańczyk 告诉TIME。“我们称之为谷歌地图效应。我们试图到达某个地方，但无法使用普通地图。它的工作方式非常相似。”
研究的意义
伦敦大学学院医院 (University College Hospital London) 的顾问胃肠病学家 Omer Ahmad 在研究的同时撰写了一篇评论文章，但他没有参与这项研究，他告诉TIME，接触人工智能可能会削弱医生视觉搜索习惯和警觉的凝视模式，这对于检测息肉至关重要。
“本质上，依赖人工智能检测可能会降低人类的模式识别能力，”Ahmad 说。他补充说，经常使用人工智能也可能“降低诊断信心”，或者内窥镜医师操作结肠镜的技能可能会降低。
赫特福德大学 (University of Hertfordshire) 计算机科学系首席讲师 Catherine Menon 在评论中表示：“虽然之前的一些研究已经提出了人工智能使用导致技能下降的理论风险，但这项研究是第一个提供真实世界数据的研究，可能表明在诊断性结肠镜检查中使用人工智能会导致技能下降。” Menon 担心过度依赖人工智能可能会使医护人员面临技术妥协的风险。
其他专家对从一项研究中得出结论持更加谨慎的态度。
伦敦玛丽女王大学 (Queen Mary University of London) 临床人工智能和机器学习教授 Venet Osmani 向SMC指出，在研究过程中，结肠镜检查的总数（包括人工智能辅助和非人工智能辅助的检查）有所增加。Osmani 认为，工作量的增加可能导致临床医生疲劳和检测率下降。
伦敦布鲁内尔大学 (Brunel University of London) 人工智能教授 Allan Tucker 也指出，在人工智能的帮助下，临床医生的整体表现有所提高。Tucker 向SMC补充说，对自动化偏见导致技能下降的担忧“并非人工智能系统独有，并且是引入任何新技术都存在的风险”。
“那么，伦理问题在于我们是否信任人工智能胜过人类，”Tucker 说。“通常，我们希望有一个人监督所有人工智能决策，但如果人类专家因引入人工智能系统而减少了自身的努力，这可能会出现问题。”
“这不仅仅是监控技术，”Ahmad 说。“而是要驾驭新的人工智能临床生态系统的复杂性。” 他补充说，建立保障措施至关重要，并建议，除了这项研究之外，人们可能需要关注“在人工智能变得无处不在的世界中保持基本技能”。
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