La investigación ha demostrado que el uso de la inteligencia artificial (IA) para asistir a los médicos que realizan colonoscopias causadas, en algún momento después, los profesionales ven que su capacidad para detectar un crecimiento en crecimiento antes de que la precarcela disminuyó en agosto.
El estudio, publicado por Lancet Gastroenterology & Hepatology, se realizó entre septiembre de 2021 y marzo de 2022 en cuatro centros de endoscopia en Polonia, que se compararon tres meses antes de la IA tres meses después. Un total de 19 profesionales participaron con una experiencia importante, porque cada uno hizo más de 2,000 diagnósticos.
Después de estimar 1.443 endoscopia, 795 uso previo de IA posterior y 648, la detección promedio de adenomas diagnósticos sin asistencia tecnológica fue con el 28.4 % (226 en total) antes de la introducción de la tecnología en el 22.4 % (145) en los siguientes procedimientos. Estas cifras muestran una disminución en el reconocimiento de adenoma de 20 % relativamente y 6 % en absoluto. Mientras tanto, en los diagnósticos realizados con la ayuda de la tecnología, el promedio fue del 25.3 % (186 en un total de 734).
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Según el artículo, la introducción de IA podría haber causado que los médicos “menos motivados, menos centrados y menos responsables de tomar decisiones cognitivas sin la ayuda de la IA”.
“Podría suceder que la colonoscopia no ayude a calificar en estos ensayos es diferente de la colonoscopia estándar que no ayudó a IA, ya que los endoscopios pueden haber influido negativamente en la exposición continua a la IA”, dijo la Universidad de Oslo (Noruega) Yuichi Mori, uno de los responsables de la investigación.
Los segundos autores, Marcin Romanczyk, de la Universidad de Sileesia (Polonia), señalaron que “este es el primer estudio que sugiere un impacto negativo del uso regular de la IA sobre la capacidad de los profesionales de la salud”. Por lo tanto, estimó que los resultados fueron “preocupantes” porque “la adopción de IA en medicina se propaga rápidamente”. En este contexto, enfatizó que se necesita más investigación para saber “qué factores pueden causar o contribuir a problemas cuando los trabajadores de la salud y los sistemas de IA no funcionan bien juntos” para “desarrollar formas de corregir o mejorar estas interacciones”.
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