งานวิจัยใหม่ชี้ การใช้ AI ทำให้แพทย์มีทักษะในการตรวจหามะเร็งลดลง “`

(SeaPRwire) –   ผู้ปฏิบัติงานด้านสุขภาพ บริษัท และอื่น ๆ ต่างยกย่องการใช้ AI ในทางการแพทย์มาหลายปี ตั้งแต่การปรับปรุง ไปจนถึงการทำงานได้ดีกว่าแพทย์ในการ เทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงนี้ได้รับการทำนายโดยผู้ที่ชื่นชอบ AI ว่าสักวันหนึ่งจะช่วยค้นหา “ยารักษามะเร็ง” ได้

แต่การศึกษาใหม่พบว่าแพทย์ที่ใช้ AI เป็นประจำกลับมีทักษะลดลงภายในไม่กี่เดือน

การศึกษาซึ่งตีพิมพ์เมื่อวันพุธใน พบว่าในช่วงหกเดือน นักคลินิกพึ่งพาคำแนะนำของ AI มากเกินไป และกลายเป็น “แรงจูงใจน้อยลง โฟกัสน้อยลง และมีความรับผิดชอบน้อยลงเมื่อทำการตัดสินใจทางปัญญาโดยไม่มีความช่วยเหลือจาก AI”

เป็นการศึกษาล่าสุดที่แสดงให้เห็นถึงผลเสียที่อาจเกิดขึ้นกับผู้ใช้ AI การศึกษาเบื้องต้นโดย Massachusetts Institute of Technology พบว่า ChatGPT

วิธีการศึกษา

นักวิจัยจากสถาบันยุโรปต่าง ๆ ได้ทำการศึกษาเชิงสังเกตการณ์โดยสำรวจศูนย์ส่องกล้องสี่แห่งในโปแลนด์ที่เข้าร่วมการทดลอง Artificial Intelligence in Colonoscopy for Cancer Prevention ( ) การศึกษาได้รับการสนับสนุนจาก European Commission และ Japan Society for the Promotion of Science

ส่วนหนึ่งของการทดลอง ศูนย์ต่างๆ ได้นำเครื่องมือ AI มาใช้เพื่อตรวจหาติ่งเนื้อ ซึ่งเป็นการเติบโตที่อาจเป็นเนื้องอกที่ไม่ร้ายแรงหรือเป็นมะเร็ง ในช่วงปลายปี 2021 การศึกษาได้พิจารณาการส่องกล้องตรวจลำไส้ใหญ่โดยไม่ใช้ AI จำนวน 1,443 ครั้ง จากการส่องกล้องทั้งหมด 2,177 ครั้งที่ดำเนินการระหว่างเดือนกันยายน 2021 ถึงเดือนมีนาคม 2022 การส่องกล้องดำเนินการโดยผู้เชี่ยวชาญด้านการส่องกล้อง 19 คน

นักวิจัยเปรียบเทียบคุณภาพของการส่องกล้องที่ดำเนินการสามเดือนก่อนและสามเดือนหลังจากการนำ AI มาใช้ การส่องกล้องดำเนินการโดยมีหรือไม่มีความช่วยเหลือจาก AI โดยสุ่มตัวอย่าง ในบรรดาการส่องกล้องที่ดำเนินการโดยไม่มีความช่วยเหลือจาก AI มี 795 ครั้งที่ดำเนินการก่อนการใช้งาน AI เป็นประจำ และ 648 ครั้งที่ดำเนินการหลังจากมีการนำเครื่องมือ AI มาใช้

สิ่งที่การศึกษาพบ

สามเดือนก่อนที่จะมีการนำ AI มาใช้ อัตราการตรวจพบ adenoma (ADR) อยู่ที่ประมาณ 28% สามเดือนหลังจากมีการนำ AI มาใช้ อัตราลดลงเหลือ 22% เมื่อนักคลินิกไม่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI ADR เป็นตัวบ่งชี้คุณภาพที่ใช้กันทั่วไปสำหรับการส่องกล้อง และ “สัดส่วนของการส่องกล้องคัดกรองที่ดำเนินการโดยแพทย์ที่ตรวจพบ adenoma หรือ adenocarcinoma ในลำไส้ใหญ่และทวารหนักที่ได้รับการยืนยันทางเนื้อเยื่ออย่างน้อยหนึ่งรายการ” Adenomas เป็นการเติบโตก่อนเป็นมะเร็ง และ ADR ที่สูงขึ้นมีความสัมพันธ์กับความเสี่ยงที่ต่ำกว่าของมะเร็งลำไส้ใหญ่และทวารหนัก

การศึกษาพบว่า AI ช่วยผู้เชี่ยวชาญด้านการส่องกล้องในการตรวจจับเมื่อใช้งาน แต่เมื่อนำความช่วยเหลือออกไป นักคลินิกก็ตรวจจับได้แย่ลง

นักวิจัยให้เหตุผลว่าเกิดจาก “แนวโน้มตามธรรมชาติของมนุษย์ที่จะพึ่งพามากเกินไป” ในคำแนะนำของระบบสนับสนุนการตัดสินใจ เช่น AI

“ลองนึกภาพว่าคุณต้องการเดินทางไปที่ใดก็ได้ และคุณไม่สามารถใช้ Google Maps ได้” Marcin Romańczyk ผู้ร่วมเขียนการศึกษาและผู้ช่วยศาสตราจารย์ที่ Medical University of Silesia กล่าว “เราเรียกมันว่าเอฟเฟกต์ Google Maps เราพยายามไปที่ไหนสักแห่ง และเป็นไปไม่ได้ที่จะใช้แผนที่ปกติ มันทำงานคล้ายกันมาก”

ความหมายของการศึกษา

Omer Ahmad ที่ปรึกษาด้านระบบทางเดินอาหารที่ University College Hospital London ซึ่งเขียนบทบรรณาธิการควบคู่ไปกับการศึกษา แต่ไม่ได้มีส่วนร่วมในการวิจัย บอกกับ TIME ว่าเป็นไปได้ที่การสัมผัสกับ AI จะทำให้พฤติกรรมการค้นหาด้วยภาพและรูปแบบการจ้องมองแจ้งเตือนของแพทย์อ่อนแอลง ซึ่งมีความสำคัญต่อการตรวจหาติ่งเนื้อ

“โดยพื้นฐานแล้ว การพึ่งพาการตรวจจับด้วย AI อาจทำให้การจดจำรูปแบบของมนุษย์ลดลง” Ahmad กล่าว เขากล่าวเสริมว่าการใช้ AI เป็นประจำอาจ “ลดความมั่นใจในการวินิจฉัย” เมื่อถอนความช่วยเหลือจาก AI หรือทักษะของผู้เชี่ยวชาญด้านการส่องกล้องในการเคลื่อนย้ายกล้องส่องลำไส้ใหญ่อาจลดลง

ในความคิดเห็นต่อ Catherine Menon อาจารย์ใหญ่ที่ University of Hertfordshire’s Department of Computer Science กล่าวว่า “แม้ว่าการลดทักษะอันเป็นผลมาจากการใช้ AI ได้ถูกยกขึ้นมาเป็นความเสี่ยงทางทฤษฎีในการศึกษาครั้งก่อน แต่การศึกษาครั้งนี้เป็นการนำเสนอข้อมูลจริงครั้งแรกที่อาจบ่งชี้ถึงการลดทักษะที่เกิดขึ้นจากการใช้ AI ในการส่องกล้องวินิจฉัย” Menon แสดงความกังวลว่าการพึ่งพา AI มากเกินไปอาจทำให้ผู้ปฏิบัติงานด้านสุขภาพเสี่ยงต่อการประนีประนอมทางเทคโนโลยี

ผู้เชี่ยวชาญคนอื่น ๆ ระมัดระวังมากขึ้นเกี่ยวกับการดึงข้อสรุปจากการศึกษาเพียงครั้งเดียว

Venet Osmani ศาสตราจารย์ด้าน AI ทางคลินิกและการเรียนรู้ของเครื่องที่ Queen Mary University of London กล่าวกับ SMC ว่าจำนวนการส่องกล้องทั้งหมด รวมถึงการส่องกล้องที่ใช้ AI และไม่ได้ใช้ AI เพิ่มขึ้นในช่วงระยะเวลาของการศึกษา Osmani แนะนำว่าปริมาณงานที่เพิ่มขึ้นอาจนำไปสู่ความเหนื่อยล้าของนักคลินิกและอัตราการตรวจจับที่แย่ลง

Allan Tucker ศาสตราจารย์ด้านปัญญาประดิษฐ์ที่ Brunel University of London ยังตั้งข้อสังเกตอีกว่าด้วยความช่วยเหลือจาก AI ประสิทธิภาพของนักคลินิกโดยรวมดีขึ้น ข้อกังวลเกี่ยวกับการลดทักษะเนื่องจากอคติของระบบอัตโนมัติ Tucker กล่าวเสริมกับ SMC “ไม่ได้มีเอกลักษณ์เฉพาะกับระบบ AI และเป็นความเสี่ยงเมื่อมีการนำเทคโนโลยีใหม่ ๆ เข้ามา”

“คำถามทางจริยธรรมคือเราเชื่อใจ AI มากกว่ามนุษย์หรือไม่” Tucker กล่าว “บ่อยครั้ง เราคาดหวังว่าจะมีมนุษย์ดูแลการตัดสินใจทั้งหมดของ AI แต่ถ้าผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์พยายามน้อยลงในการตัดสินใจของตนเองอันเป็นผลมาจากการนำระบบ AI มาใช้ นี่อาจเป็นปัญหาได้”

“นี่ไม่ใช่แค่เรื่องของการตรวจสอบเทคโนโลยี” Ahmad กล่าว “เป็นเรื่องของการนำทางความซับซ้อนของระบบนิเวศทางคลินิกของมนุษย์และ AI ใหม่” การจัดตั้งการป้องกันเป็นสิ่งสำคัญ เขากล่าวเสริม โดยแนะนำว่านอกเหนือจากการศึกษาครั้งนี้ ผู้คนอาจต้องมุ่งเน้นไปที่ “การรักษาทักษะที่จำเป็นในโลกที่ AI กลายเป็นเรื่องปกติ”

“`