Un recente studio osservazionale multicentrico condotto in Polonia ha rivelato un fenomeno inquietante: l’esposizione continua all’intelligenza artificiale nelle colonscopie potrebbe ridurre le competenze degli endoscopisti, un processo noto come “deskilling”. Questo studio coinvolge quattro centri di endoscopia e analizza come l’uso regolare di strumenti IA per la rilevazione dei polipi influenzi le performance degli endoscopisti durante le colonscopie standard non assistite da AI.
I risultati sono sorprendenti: il tasso di rilevamento degli adenomi (ADR) nelle colonscopie standard è diminuito dal 28,4% al 22,4% dopo l’introduzione dell’AI, con una differenza assoluta di -6,0%. Questo calo significativo suggerisce che l’esposizione all’AI potrebbe compromettere la capacità degli endoscopisti di rilevare lesioni precoci del colon quando operano senza il supporto dell’AI.
L’analisi multivariata ha identificato l’esposizione all’AI come un fattore indipendente significativamente associato alla riduzione dell’ADR. Inoltre, l’effetto del deskilling è stato osservato in tutti e quattro i centri partecipanti, sebbene l’entità della riduzione variasse in base al tasso basale di ADR. Interessante notare che l’effetto negativo sembra essere più pronunciato tra le pazienti e gli endoscopisti di sesso femminile, anche se sono necessarie ulteriori ricerche per confermare queste relazioni causali.
Gli autori dello studio ipotizzano che l’affidamento continuo all’AI possa ridurre la motivazione e l’attenzione degli endoscopisti durante le colonscopie standard, portando a un comportamento di “deskilling”. Questo fenomeno è stato già sollevato come preoccupazione dalle linee guida della European Society of Gastrointestinal Endoscopy nel 2019. Tuttavia, questo studio rappresenta il primo a esaminare l’effetto dell’esposizione continua all’IA su esiti medici rilevanti per i pazienti, come l’ADR.
Nonostante i punti di forza dello studio, come l’ampio numero di pazienti inclusi e l’uso di analisi multivariabili per mitigare l’effetto di possibili fattori di confondimento, è importante considerare alcune limitazioni. Il design retrospettivo e osservazionale dello studio lo rende vulnerabile a distorsioni di selezione e fattori di confondimento. Inoltre, l’utilizzo di un solo sistema AI potrebbe limitare la generalizzabilità dei risultati. Infine, l’assenza di osservazione in cieco potrebbe aver introdotto distorsioni nel processo di valutazione.
questo studio solleva interrogativi importanti sull’integrazione dell’AI nella pratica clinica e sulla necessità di bilanciare l’uso della tecnologia con il mantenimento delle competenze umane. È essenziale che la formazione degli endoscopisti includa periodi senza l’ausilio dell’AI per preservare e affinare le loro abilità diagnostiche. Solo così si potrà garantire una medicina di alta qualità che sfrutta i benefici dell’AI senza compromettere l’expertise umana.
“Non possiamo fermare l’evoluzione… ma possiamo diventare obsoleti!”