过度依赖AI的副作用？研究显示：医生技能退化、癌症辨识力下降20%

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根据彭博社的报道，研究显示，依赖AI辅助的医生在短期内可能会出现技能退化，当移除AI辅助后，医生独立进行癌症识别的准确率在部分场景中骤降近20%。

结果显示，在引入AI辅助的几个月内，医生在结肠癌筛查中的准确率显著提高，AI技术能够帮助医生更有效地识别结肠中的癌前病变，从而提高早期诊断的概率。然而，当研究人员将AI辅助移除后，医生的肿瘤发现能力较引入AI工具前平均下降了20%。

图片来源于千库网

奥斯陆大学研究员Yuichi Mori参与了这项研究，他预测随着AI技术变得更加强大，这种"技能退化"效应可能会更加显著。伦敦大学学院医院胃肠病学顾问医师Omer Ahmad虽然没有直接参与研究，但在评论中指出："尽管AI在改善临床结果方面前景光明，但我们也必须警惕高质量内窥镜检查所需的基本技能被悄然侵蚀。"

这项研究中参与的都是经验丰富的医生，而对于正在接受培训的医学生或新手医生，这种依赖效应可能会更加明显。正如一位评论者指出的："当我去做结肠镜检查时，现在得祈祷网络不要断线了。"当AI技术突然不可用时，医生的实际能力能否保障患者安全？

临床诊断并不仅仅是基于数据和算法，更需要医生结合患者病史、体征、生活习惯以及丰富的临床经验进行综合判断。这种“人机交互”模式若处理不当，可能导致医生在多方面出现能力退化：

这一研究结果正值全球医疗系统加速拥抱AI技术之际。仅在英国，政府今年就宣布投入1100万英镑测试AI在早期乳腺癌检测中的应用。而国内，浙江省卫生健康委员会等10部门联合印发了关于印发浙江省加快推动“人工智能+医疗健康”高质量发展行动计划（2025-2027年）。

面对AI导致的技能退化问题，医疗行业需要重新思考技术整合方式。或许解决方案正在形成共识。

建立"AI-医师"协同决策系统，鼓励医生在AI辅助下，仍主动参与到诊断的全过程，通过交叉验证、挑战AI结果等方式，不断提升自身独立诊断能力；混合训练，如每月强制关闭AI辅助功能，定期进行不依赖AI的技能评估和考核等方式；再有，医疗行业需要建立更完善的AI应用伦理框架，例如欧盟《人工智能法案》（AIA）及《医疗器械法规》（MDR/IVDR）的最新要求，明确高风险医疗AI系统需具备透明度机制，确保决策可追溯，具体要求包括AI生成报告必须标注来源，并提供人工审核记录。

技术带来的进步是实实在在的。然而，这项关于医生技能退化的研究提醒我们，医疗AI的发展需要同时关注两个方向：一方面是继续推进技术研发，提高诊断准确性和效率；另一方面则需要建立机制确保医生专业技能的持续培养和维护。