最新研究发现，当AI辅助工具被移除后，接受过该技术培训的内窥镜医师在检测异常情况时的操作有效性显著降低。
根据《柳叶刀胃肠病学与肝病学杂志》本月发表的研究，参与结肠镜检查的医生在失去AI辅助系统支持后，异常检出率出现明显下降。主持研究的波兰赫尔曼·托伦医疗中心胃肠科医生马尔钦·罗曼丘克（Marcin Romańczyk）表示，这一结果令人意外，部分原因可能是医生对AI技术产生了过度依赖。
航空等高危行业此前就存在专业人员过度依赖自动化系统而危及安全的案例。2009年法航447航班空难的调查报告显示，飞行员在自动驾驶系统失灵时未能及时采取手动操作，最终导致228人全部遇难。飞行安全基金会主席威廉·沃斯当时指出，整个航空业都面临如何平衡自动化依赖与人工操作能力的挑战。
研究数据显示，在1,443例使用AI辅助系统与传统结肠镜检查的对比中，医生使用AI技术时的息肉检出率为28.4%，而在去除AI辅助后该数字降至22.4%，降幅达20%。罗曼丘克用"谷歌地图效应"来形容这种现象：就像人们依赖导航软件而丧失自主识图能力，医生过度依赖AI标注的绿色标记区域，当系统撤除后，反而失去了重点观察意识。
卡内基梅隆大学与微软今年早前的研究也印证了类似结论：虽然AI提升了工作效率，但会导致内容批判性分析能力下降。研究团队发现，AI通过标注可疑病灶区域确实提高了诊断效率，但医生在长期使用后形成了对技术提示的条件反射式依赖。
宾夕法尼亚大学沃顿商学院的林恩·吴（Lynn Wu）教授指出，技术应用必须建立双重保障机制："AI确实能提升绩效，但关键在于保持人工干预能力。当技术失效时，我们需要能立即接管操作的人类专家。"该观点在医疗领域同样适用——研究团队建议采用"渐进式技术介入"策略，在初期保留更多人工判断环节，通过定期脱离技术验证保持医生的诊断敏锐度。
研究作者强调，这并非反对AI在医学中的应用。"我们不认为AI是洪水猛兽，但需要研究它如何改变我们的认知模式。"罗曼丘克建议建立新的培训体系，既包含传统医学教育的观察训练，又融入对AI系统工作机制的理解，从而培养既能驾驭技术又不失基本功的现代医学人才。【全文结束】
