In sintesi
- Fonte
- Budzyń, Romańczyk, Kitala and colleagues (2025). Endoscopist deskilling risk after exposure to artificial intelligence in colonoscopy: a multicentre, observational study. The Lancet Gastroenterology & Hepatology, 10(10), 896–903. doi:10.1016/S2468-1253(25)00133-5
- Come è stato condotto
- Gli autori hanno preso i registri di qualità ordinari di quattro centri e hanno confrontato le colonscopie fatte senza IA nei tre mesi prima dell’introduzione dell’IA con quelle fatte senza IA nei tre mesi dopo. Analisi di dati. Costruisce una misura a partire da dati esistenti, come registri di professioni e attività.
- Chi ha partecipato
- 1.443 colonscopie fatte senza IA: 795 prima dell’introduzione dell’IA e 648 dopo.
- Dove
- Quattro centri di endoscopia in Polonia che partecipavano alla sperimentazione ACCEPT, dove a fine 2021 è stata introdotta un’IA che segnala sullo schermo le possibili lesioni.
“Continuous exposure to AI might reduce the ADR of standard non-AI assisted colonoscopy, suggesting a negative effect on endoscopist behaviour.” [L’esposizione continua all’IA potrebbe ridurre l’ADR della colonscopia standard senza assistenza dell’IA, il che indica un effetto negativo sul comportamento degli endoscopisti.]
Che cosa ha trovato
Lo studio ha misurato il tasso di individuazione degli adenomi (ADR): la quota di colonscopie in cui il medico trova almeno un adenoma, una lesione che può trasformarsi in tumore. I centri registrano questo tasso come controllo standard della qualità.
- Prima dell’IA. In 795 colonscopie fatte senza IA, i medici hanno trovato almeno un adenoma nel 28,4% dei casi.
- Dopo l’IA. In 648 colonscopie fatte senza IA nei tre mesi successivi all’introduzione dell’IA nei centri, la cifra era il 22,4%.
- L’entità del calo. Il tasso è sceso di 6,0 punti percentuali. L’intervallo probabile va da 1,6 a 10,5 punti.
- Tenuto conto di altri fattori. Gli autori hanno corretto, tra l’altro, per sesso ed età dei pazienti. L’aver lavorato con l’IA andava comunque insieme a un tasso di individuazione più basso.
Il calo è comparso nel giro di circa tre mesi.
Quando vale il risultato
La competenza in questione è individuare qualcosa su uno schermo, cosa che in altri giorni l’IA faceva al posto dei medici. Ogni lavoro in cui uno strumento segnala i problemi, e una persona prima li trovava da sola, ha la stessa struttura: ispezione visiva, revisione di documenti, controllo di ciò che produce l’IA.
La maggior parte degli studi sul lavoro misura come lavorano le persone con lo strumento. Questo studio è uno dei pochissimi che hanno misurato come lavorano le persone senza lo strumento dopo averlo usato.
Limiti
- Lo studio confronta due periodi. Non assegna i medici all’IA a sorte. Altri cambiamenti tra i due periodi, per esempio nei pazienti o nel carico di lavoro, potrebbero spiegare parte del calo.
- Riguarda una sola specialità medica in quattro centri di un solo Paese.
- Non mostra se la competenza ritorna quando le persone smettono di usare lo strumento.
Pratiche che usano questo studio
Questo studio sostiene:
- Misuri il tempo risparmiato per attività rispetto a una misurazione di partenza Registri quanto tempo richiede un’attività e quanto è buono il risultato prima di introdurre l’IA. Senza questo dato di partenza non può distinguere un guadagno reale da uno sperato. Prima di tutto · Impegno: basso (giorni, una persona)
- Conservi le attività di base su cui imparano i nuovi arrivati Prima di automatizzare un lavoro di routine, verifichi se è il modo in cui i più giovani imparano il mestiere. Se lo è, ne tenga una parte per loro, o sostituisca l’apprendimento in un altro modo. Più avanti · Impegno: medio (settimane, poche persone)
- Verifichi di tanto in tanto che cosa sa fare il personale senza l’IA Su un campione di casi, faccia svolgere il lavoro alle persone senza l’IA e confronti il risultato con il loro lavoro abituale. Inizi da chi controlla i risultati dell’IA e da chi sta ancora imparando il mestiere, e imposti gli strumenti di chi impara perché diano suggerimenti, non risposte. Più avanti · Impegno: medio (settimane, poche persone)
Questo studio limita o contraddice: