医生长期使用AI后诊断癌症能力反而下降

Using AI Made Doctors Worse at Spotting Cancer Without Assistance

人工智能在医学领域的应用长期被寄予厚望，从提升医学影像分析到在诊断评估中超越医生表现，甚至被预测可能助力攻克癌症。然而一项最新研究显示，频繁使用AI辅助的医生在数月后自主诊断能力出现显著下降。

本周三发表于《柳叶刀-胃肠病学与肝病学》期刊的研究表明，在为期六个月的观察期内，临床医生逐渐过度依赖AI建议，在无人工智能辅助时表现出"动机减弱、专注力下降、决策责任感降低"的现象。这项由欧盟和日本学术振兴会资助的研究，延续了此前麻省理工学院关于ChatGPT削弱批判性思维的研究结论，再次揭示AI应用的潜在负面效应。

研究实施过程

来自欧洲多所研究机构的团队调查了波兰四家参与"人工智能结肠镜癌症预防"（ACCEPT）试验的内镜中心。研究聚焦2021年9月至2022年3月期间进行的2,177例结肠镜检查中的1,443例非AI辅助案例，由19名经验丰富的内镜医生完成。通过对比AI引入前三个月与后三个月的检查质量，发现未使用AI时，腺瘤检出率（ADR）从28%降至22%。该指标是结肠镜检查的重要质量标准，反映医生发现癌前病变的能力。

研究发现

当AI辅助启用后，虽然在实时检查中提升了检测准确度，但一旦撤除AI支持，医生的检测能力反而显著下降。研究团队将此现象归因于人类对决策支持系统的自然依赖倾向，类比为"谷歌地图效应"——就像人们过度依赖导航导致传统读图能力退化。

伦敦大学学院医院胃肠病学顾问奥马尔·艾哈迈德指出，AI依赖可能弱化医生视觉搜索习惯和警觉性注视模式，这些能力对发现息肉至关重要。波兰西里西亚医科大学的马尔钦·罗曼奇克教授解释称："这就像失去导航系统后难以使用传统地图，人机协作模式正在重塑医疗行为。"

研究影响

赫特福德郡大学的凯瑟琳·梅农教授强调，这是首个提供AI导致医生技能退化的实证数据，担忧过度依赖可能增加医疗系统的技术脆弱性。伦敦玛丽女王大学的维内特·奥斯曼尼教授提出替代解释，认为研究期间工作量增加可能导致医生疲劳，进而影响检测准确率。

布鲁内尔大学的人工智能教授艾伦·塔克提出伦理警示："我们期待人类监督AI决策，但如果AI系统导致专家降低自我投入，将产生系统性风险。"多位专家建议建立人机协作的监管框架，确保AI普及过程中保留核心医疗技能。

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