结肠镜检查中AI使用与医生技能下降的关联

一项最新研究给人工智能在医疗诊断领域的广泛应用蒙上了一层阴影，该研究指出，在结肠镜检查中习惯性依赖AI的医生，当技术不可用时，其发现癌前病变的能力可能会显著下降。这项发表在《柳叶刀：胃肠病学与肝病学》上的发现，引发了人们对日益增长的技术依赖时代中，关键诊断技能可能无意中被侵蚀的担忧。

这项观察性研究在波兰的四家医疗中心进行，追踪了19位经验丰富的内窥镜医师进行的1443例结肠镜检查。重要的是，这些检查是在没有AI支持的情况下进行的，但在此之前AI已经成为这些医生日常实践的标准部分。研究人员观察到腺瘤检出率（ADR）显著下降——ADR是衡量结肠镜检查中发现癌前病变频率的关键质量指标。在AI被常规采用之前，ADR为28.4%；在AI整合之后，当医生随后在没有AI的情况下进行操作时，这一比率下降到22.4%。

研究作者推测，持续依赖AI进行诊断支持可能会无意中削弱临床医生的认知投入、动力、注意力和整体责任感。他们将其比作过度依赖GPS的日常经验，这可能导致基本导航技能的逐渐丧失。在医学这样高风险的领域，这种能力下降可能对患者预后产生严重影响。

在伴随该研究的评论中，伦敦大学学院的奥马尔·艾哈迈德（Omer Ahmad）将这种现象描述为“专业知识的意外流失”。他强调迫切需要采取保障措施来减轻这种风险。艾哈迈德建议实施明确的绩效监测指南，建立健全的教育计划，并强制要求临床医生在没有AI辅助的情况下进行定期实践。他认为，这些措施对于帮助医疗专业人员保持其固有的诊断敏锐性至关重要。他还呼吁进行更严格、高质量的交叉研究，以直接比较在有AI和没有AI情况下的临床医生行为和患者预后。

尽管这项波兰研究提供了令人信服的见解，但承认其局限性也很重要。作为一项观察性研究，它没有进行随机化，这意味着潜在的选择偏差无法完全排除。此外，该研究侧重于单一AI系统的使用，这意味着其发现可能不普遍适用于其他AI技术。另一个重要点是，所有参与的医生都经验丰富，每人至少进行了2000次结肠镜检查。这提出了一个明显的可能性，即经验较少的临床医生（他们可能更容易出现技能退化）可能更容易受到这种令人担忧的趋势的影响。

这些发现强调了人工智能持续融入医疗保健领域面临的一个关键挑战：确保技术进步是增强，而不是无意中削弱对有效患者护理不可或缺的基本人类技能。随着AI变得越来越普及，在自动化和人类专业知识之间取得适当的平衡将至关重要。