医生们正在将这项技术应用于诊断等多个领域，但这个过程可能正在削弱他们的专业技能。
近年来多项研究描述了人工智能工具如何提升医生工作效率：它辅助发现癌症、加快诊断速度，并在某些情况下更准确地预测并发症风险。
但最新研究揭示了与AI协作的潜在代价。一项发表于《柳叶刀-胃肠病学与肝病学》的研究发现，在使用辅助结肠镜检查中检测癌前病变的AI工具仅三个月后，医生独立发现这些病变的能力明显下降。
这是首次证实依赖AI可能导致医生失去无需技术辅助执行基本技能的能力，这种现象被称为"技能退化"。
伦敦大学学院医院胃肠病学家奥马尔·艾哈迈德博士指出："这是一个双向过程。我们给予AI影响其输出的输入，但看来它也在改变我们的行为。"
这项在波兰四个内镜中心开展的研究与常规AI医学试验相似：医生在进行结肠镜检查时获得实时标注可疑病变的AI辅助。此前多项大型临床试验已证实该技术可显著提升癌前病变检出率——这是公认的内镜医生绩效指标。
但与以往研究不同的是，研究人员随后测试了移除该工具后的效果。在引入技术前三个月，医生检出率为28%，但该数值在三个月后下降至22%——远低于基线水平。
尽管这是观察性研究，无法确定技术是否直接导致能力下降（医生使用AI后检查数量翻倍可能造成注意力分散），但专家指出类似现象在其他领域早有记载。例如飞行员需在自动驾驶时代接受特殊训练保持手动操作技能。
加州大学旧金山分校医学部主任罗伯特·瓦赫特博士强调："关键问题在于这种退化是否重要？"他以听诊器举例说明新技术如何让旧技能过时，但也指出AI需要持续的人类监督——算法随环境变化可能表现异常，需要人工监测。
参与研究的医生平均从业27年，却在三个月内出现能力衰退，这引发了医学教育界的担忧。加州大学圣地亚哥分校已投资开发无AI模拟训练系统，波士顿贝斯以色列女执事医疗中心则考虑禁止医学生在培训初期使用AI。
"我们称之为'从未掌握技能'现象，"该中心AI项目主任亚当·罗德曼博士指出。这揭示了医学教育体系面临的新挑战：当经验丰富的医生都可能因AI依赖而技能退化，对刚开始学习的医学生又会产生何种影响？
泰迪·罗森布拉特是《纽约时报》健康新闻记者，专注于医疗虚假信息报道。
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