Son birkaç yılda yapılan araştırmalar, yapay zeka araçlarının doktorları işlerinde daha iyi hale getirmesinin birçok yolunu tanımladı: Kanseri tespit etmede onlara yardımcı oldu, teşhisleri daha hızlı yapmalarına izin verdi ve bazı durumlarda onlara daha doğru bir şekilde yardımcı oldukimin komplikasyon riski altında olduğunu tahmin edin.
Ancak yeni araştırmalar, yapay zeka ile işbirliğinin gizli bir maliyeti olabileceğini gösteriyor.
Lancet Gastroenteroloji ve Hepatoloji’de yayınlanan bir araştırma, kolonoskopiler sırasında kanser öncesi büyümeleri tespit etmeye yardımcı olmak için tasarlanmış bir AI aracını sadece üç ay kullandıktan sonra, doktorların büyümeleri kendi başlarına bulmakta önemli ölçüde daha kötü olduklarını buldu.
Bu, yapay zeka araçlarına güvenmenin, bir doktorun teknoloji olmadan temel becerileri gerçekleştirme yeteneğini aşındırabileceğinin ilk kanıtıdır, “masa başı” olarak bilinen bir fenomen.”
Çalışmanın yanında bir editör yayınlayan University College Hospital London’da gastroenterolog olan Dr. Ömer Ahmad, ”Bu iki yönlü bir süreç” dedi. “Yapay Zekaya çıktısını etkileyen girdiler veriyoruz, ama aynı zamanda davranışımızı da etkiliyor gibi görünüyor.”
Çalışma, tıptaki birçok AI denemesi gibi başladı. Polonya’daki dört endoskopi merkezindeki doktorlara, kolonoskopi yaparken şüpheli büyümeleri işaretleyen ve etraflarına gerçek zamanlı olarak bir kutu çizen bir AI aracına erişim izni verildi. Diğer bazı & nbsp; büyük klinik araştırmalar& nbsp;Bu teknolojinin, bir endoskopistin performansının yaygın olarak kabul edilen bir göstergesi olan doktorların kanser öncesi büyüme tespit oranını önemli ölçüde iyileştirdiğini göstermiştir.
Daha sonra, geçmiş çalışmaların aksine, araştırmacılar araç alındığında ne olduğunu ölçtüler.
Teknolojinin ortaya çıkmasından üç ay önce, doktorlar kolonoskopilerin yaklaşık yüzde 28’inde büyüme tespit ettiler. Şimdi, tespit oranı yaklaşık yüzde 22’ye düşmüştü — temel çizgilerinin çok altında.
Bu gözlemsel bir çalışmaydı, bu da teknolojinin performanstaki düşüşe neden olup olmadığına cevap veremeyeceği anlamına geliyor. Etki için başka açıklamalar da olabilir: Örneğin, doktorlar Yapay Zeka aracı uygulandıktan sonra öncekine kıyasla yaklaşık iki kat daha fazla kolonoskopi yaptılar, bu da her taramaya daha az dikkat ettikleri anlamına gelebilirdi.
Ancak uzmanlar, yıkıcı bir etki olduğu gerçeğinin beklenmedik olmadığını söyledi. Bu fenomen diğer alanlarda iyi belgelenmiştir: Örneğin Pilotlar, otopilot çağında becerilerini tazelemek için özel eğitimden geçerler.
“Bence asıl soru şu olacak: Ne olmuş yani? Bu önemli mi? San Francisco’daki Kaliforniya Üniversitesi tıp bölümü başkanı ve “Dev Bir Sıçrama: Yapay Zekanın Sağlık Hizmetlerini Nasıl Dönüştürdüğü ve Bunun Geleceğimiz için Ne Anlama Geldiğinin yazarı Dr. Robert Wachter, ” dedi.”
Bir yandan, Dr. Wachter, eski becerileri eskimiş hale getiren birçok zararsız yeni teknoloji örneği olduğunu söyledi. Örneğin stetoskopun icadı sayesinde, birçok doktor, 1700’lerde yaygın olduğu gibi, bir hastanın kalbini ve akciğerlerini onsuz incelemek için mücadele ederdi.
Ancak Dr. Ahmad için yapay zeka, insanlardan uzun vadeli gözetime ihtiyaç duyması bakımından farklıdır. Algoritmalar zaman içinde belirli bir an için eğitilir ve çevrelerindeki dünya değiştikçe farklı performans gösterirler — bazen daha kötüsü için — ve hala amaçlandığı gibi çalıştıklarından emin olmak için izleme ve bakıma ihtiyaç duyarlar. Bazen havai aydınlatmadaki değişiklikler gibi beklenmedik faktörler yapay zeka yapabilir.sonuçlar “tamamen yanlış ve yanlış gidiyor” dedi.
Hastaları bu olasılıklara karşı korumak için doktorların sürece dahil edilmesi gerekiyor.
“Becerilerimi kaybedersem, hataları nasıl tespit edeceğim?” Dr. Ahmet sordu.
Araçlar mükemmel olsa bile, Wachter, yapay zeka araçlarının her sağlık sisteminde bulunmadığı ve onu kullanmaya alışkın bir doktorun yeni bir işveren tarafından onsuz çalışması istenebileceği mevcut geçiş döneminde masa başında çalışmanın hastalar için tehlikeli olabileceği konusunda uyardı.
Ve binlerce prosedürden elde edilen verilere bakan biri için becerinin aşınması açık olsa da, Dr. Wachter, her bir doktorun kendi yeteneklerinde bir değişiklik fark ettiğinden şüphe ettiğini söyledi.
Yapay zekayı kullanırken bir doktorun becerilerinin neden bu kadar çabuk düşebileceği hala tam olarak net değil One küçük göz izleme çalışması, yapay zekayı kullanırken doktorların kenarlarına daha az bakma eğiliminde olduğunu buldu. görüntü, bir taramanın gözden geçirilmesinde rol oynayan kas belleğinin bir kısmının araç kullanılarak değiştirildiğini gösteriyor.
Dr. Ahmad, aylarca bir yardımcıya güvendikten sonra, her taramayı dikkatlice değerlendirmek için gereken bilişsel dayanıklılığın körelmiş olabileceğinin de olabileceğini söyledi.
Her iki durumda da, tıp eğitimi uzmanları ve sağlık liderleri bu etkiyle nasıl mücadele edileceğini zaten düşünüyor. Sağlık sisteminin klinik ve inovasyon sorumlusu Dr. Chris Longhurst, UC San Diego Health gibi bazı sağlık sistemlerinin yakın zamanda doktorların becerilerini keskin tutmak için yapay zeka olmadan prosedürler uygulamalarına yardımcı olmak için kullanılabilecek simülasyon eğitimine yatırım yaptığını söyledi.
Boston’daki Beth Israel Deaconess Tıp Merkezi’ndeki Yapay Zeka programları direktörü Dr. Adam Rodman, bazı tıp fakültelerinin öğrencilerin ilk eğitim yılları için yapay zekayı yasaklamayı da düşündüklerini söyledi.
Bir yapay zeka aracını kullanmanın sadece üç ayı, çalışmaya dahil edilen deneyimli doktorların becerilerini aşındırabilseydi (ortalama olarak doktorlar yaklaşık 27 yıldır pratik yapıyorlardı), tıp öğrencilerine ve bu becerileri geliştirmeye yeni başlayan asistanlara ne olurdu?
Rodman, ”Buna giderek daha fazla & nbsp; asla- beceri diyoruz” dedi.
(Teddy Rosenbluth, sağlık haberlerini kapsayan ve özellikle tıbbi yanlış bilgilere odaklanan bir New York Times muhabiridir)
Makale ilk olarak New York Times’ta yayınlandı.
