约翰霍普金斯大学研究人员发现，尽管医疗机构要求临床医生率先采用人工智能技术，但许多医生因使用人工智能而面临同行的质疑。
根据约翰霍普金斯大学最近的一项研究，在工作中使用人工智能的医生可能被同事认为能力不足。尽管生成式人工智能在推进医疗保健方面具有巨大潜力，但这项新研究发现，其在医疗决策中的应用会影响医生在同行中的形象。研究表明，主要依赖生成式人工智能进行决策的医生面临相当程度的同行质疑，其他临床医生将他们使用人工智能的行为与临床技能和整体能力不足相关联，导致患者护理质量的感知下降。
该研究由2022年约翰霍普金斯大学发现奖资助，涵盖大型医疗系统中包括主治医师、住院医师、研究员和高级执业提供者在内的多元化临床医生群体。研究结果已于8月发表在《自然数字医学》期刊上。
污名阻碍更好医疗
研究结果可能表明，医疗环境中人工智能应用存在社会障碍，这可能会延缓可能改善患者护理的进展。
"这种污名化，而非技术本身，可能成为更好医疗的障碍。"约翰霍普金斯大学凯瑞商学院教授丁龙（Tinglong Dai）表示，"人工智能已明确成为医学的一部分。令我们惊讶的是，在医疗决策中使用它的医生可能被同行视为能力不足。"
这项由约翰霍普金斯大学研究人员进行的研究包含一项随机实验，276名执业临床医生评估了三种不同场景：医生完全不使用人工智能、将人工智能作为主要决策工具、以及仅用人工智能进行验证。研究发现，随着医生对人工智能的依赖程度增加，他们面临的"能力惩罚"也日益加重，意味着同行对他们的质疑程度高于不依赖人工智能的医生。
"在人工智能时代，人类心理仍是最终变量，"该研究第一作者、凯瑞商学院管理学理学硕士项目学术主任杨海洋（Haiyang Yang）表示，"人们对人工智能使用的看法可能与技术性能本身同等重要，甚至更为关键。"
避免AI获得更高尊重
研究显示，依赖人工智能的医生在同行中的形象会受损。将生成式人工智能定位为"第二意见"或验证工具可部分改善负面评价，但无法完全消除。然而，完全不使用生成式人工智能反而获得最有利的同行评价。
这些发现与相关理论一致：临床医生可能将对外部工具（如人工智能）的依赖视为弱点。
"随着人工智能成为医学未来的一部分，重要的是认识到它补充而非替代临床判断的潜力，最终强化决策过程并改善患者护理。"约翰霍普金斯医学院儿科内分泌学副教授、该研究共同通讯作者丽莎·沃尔夫（Risa Wolf）表示。具有讽刺意味的是，尽管生成式人工智能的显性使用会削弱医生在同行中的临床专业形象，但研究同时发现临床医生仍认可人工智能作为提升临床评估精确度的有益工具。研究显示，临床医生普遍承认生成式人工智能在提高临床评估准确性方面的价值，并认为机构定制版生成式人工智能更具实用性。
研究人员指出，该研究的合作性质为医疗环境中的生成式人工智能实施提供了深思熟虑的建议，这对平衡创新与维护专业信任及医生声誉至关重要。
"医生高度重视临床专业知识，随着人工智能成为医学未来的一部分，必须认识到它补充而非替代临床判断的潜力，最终强化决策过程并改善患者护理，"拥有凯瑞商学院联合任职资格的约翰霍普金斯医学院儿科内分泌学副教授、该研究共同通讯作者丽莎·沃尔夫强调。
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