Studie: KI-Abhängigkeit verschlechtert Krebsdiagnose bei Ärzten

Die Integration künstlicher Intelligenz in Berufsfelder wurde lange als Weg zur „Weiterbildung“ oder „Umschulung“ – zur Verbesserung menschlicher Fähigkeiten oder zur Umschulung für neue Rollen – dargestellt. Doch eine aktuelle Studie präsentiert eine beunruhigende Gegendarstellung: das Potenzial der „Entqualifizierung“, bei der die Abhängigkeit von KI die menschliche Kompetenz tatsächlich mindern kann. Neue, diese Woche veröffentlichte Forschungsergebnisse zeigen, dass Ärzte, die routinemäßig KI zur Krebsdetektion bei Koloskopien einsetzten, einen signifikanten Rückgang ihrer Fähigkeit zur Identifizierung von Krebsgeschwüren erlebten, wenn die KI-Unterstützung nicht verfügbar war.

Die Studie, die in der Zeitschrift The Lancet Gastroenterology & Hepatology vorgestellt wurde, wurde von einem internationalen Team aus Medizinern und Forschern aus Ländern wie Polen, Norwegen, Schweden, dem Vereinigten Königreich und Japan durchgeführt. Ihr Hauptziel war es, zu untersuchen, wie sich die kontinuierliche Exposition gegenüber KI auf die Leistung von Ärzten auswirken könnte. Dazu bewerteten die Forscher, wie Endoskopiker – medizinische Spezialisten, die Koloskopien durchführen – abschnitten, wenn die KI nicht im Einsatz war, nachdem sie sich an häufige KI-Unterstützung gewöhnt hatten.

Die Ergebnisse waren besorgniserregend. Ärzte, die regelmäßig KI zur Unterstützung bei Koloskopieverfahren einsetzten, zeigten eine um etwa sechs Prozentpunkte niedrigere Detektionsrate, wenn sie die Aufgabe eigenständig, ohne KI-Führung, ausführen mussten. Die Studie verfolgte Ärzte in vier Endoskopiezentren in Polen, die Teil eines Versuchsprogramms waren, das die Anwendung von KI bei Koloskopien zur Krebsprävention untersuchte.

Diese Forschung wirft kritische Fragen zum umsichtigen Einsatz von KI im Gesundheitswesen auf, insbesondere zur Unterscheidung, wann sie wirklich hilft und wann sie unbeabsichtigt Schaden anrichten könnte. Sie kommt inmitten breiterer Bedenken hinsichtlich der Zuverlässigkeit medizinischer KI-Modelle. Erst kürzlich wurde beispielsweise berichtet, dass ein KI-Gesundheitsmodell eines großen Technologieunternehmens möglicherweise ein Körperteil „halluziniert“ hat, was die Diskussionen unter Medizinern über die zukünftige Entwicklung der KI-Integration in der Branche weiter anheizt. Da KI weiterhin in sensible Bereiche wie die Medizin vordringt, wird es von größter Bedeutung sein, sicherzustellen, dass diese Werkzeuge menschliches Fachwissen erweitern und nicht untergraben.