Uno studio osservazionale su oltre 1.400 colonscopie ha rilevato che, alcuni mesi dopo l’introduzione di routine dell’intelligenza artificiale (AI) per l’interpretazione dell’esame, la capacità di un gruppo di endoscopisti esperti di individuare lesioni precancerose del colon, senza il supporto dell’AI, è diminuita del 20% (scendendo dal 28,4% al 22,4%).
Lo studio, finanziato dalla Commissione Europea, dalla Società giapponese per la promozione della scienza e dall’Associazione italiana per la ricerca sul cancro è stato appena pubblicato sulla rivista The Lancet Gastroenterology & Hepatology.
Dopo numerosi studi che hanno dimostrato come l’uso dell’AI a supporto delle colonscopie aumenti l’individuazione degli adenomi, questo è il primo studio che suggerisce che l’implementazione dell’AI potrebbe portare a una riduzione delle capacità degli operatori sanitari.
Lo studio su oltre 1400 colonscopie
Lo studio si è svolto in quattro centri di colonscopia in Polonia tra settembre 2021 e marzo 2022. L’uso regolare dell’AI è stato introdotto nei centri alla fine del 2021, dopodiché le colonscopie sono state eseguite in modo casuale, con o senza l’assistenza dell’AI.
Durante questo periodo, sono state eseguite 1.443 colonscopie senza AI: 795 prima e 648 dopo l’uso regolare dell’AI. Gli esami sono stati eseguiti da 19 endoscopisti esperti, con oltre 2.000 colonscopie pregresse. Il tasso medio di rilevamento di adenomi nelle colonscopie non assistite da IA è diminuito significativamente dal 28,4% (226/795) prima dell’esposizione all’AI al 22,4% (145/648) dopo l’esposizione all’AI, corrispondente a una riduzione relativa del 20% e assoluta del 6% nel tasso di rilevamento di adenomi. Nelle colonscopie assistite da AI il tasso di rilevamento di adenomi è stato del 25,3% (186/734).
Marcin Romańczyk, dell’Accademia della Slesia (Polonia), tra gli autori dello studio, afferma:
a nostra conoscenza, questo è il primo studio a suggerire un impatto negativo dell’uso regolare dell’AI sulla capacità degli operatori sanitari di completare un compito rilevante per il paziente. Abbiamo urgente bisogno di ulteriori ricerche sull’impatto dell’AI sulle competenze degli operatori sanitari in diversi ambiti medici. Dobbiamo scoprire quali fattori possono causare o contribuire a problemi quando gli operatori sanitari e i sistemi di AI non lavorano bene insieme e sviluppare modi per risolvere o migliorare queste interazioni”.
Gli interrogativi posti dai risultati della ricerca
Yuichi Mori, professore dell’Università di Oslo (Norvegia), altro autore dello studio, ha affermato:
questi risultati pongono un interessante interrogativo sui precedenti studi randomizzati controllati che hanno dimostrato che la colonscopia assistita da AI ha consentito un tasso di rilevamento di adenomi più elevato rispetto alla colonscopia non assistita. È possibile che i risultati della colonscopia non assistita siano stati influenzati negativamente dall’esposizione all’AI”.
Gli autori riconoscono alcuni limiti della ricerca, tra cui il fatto che la natura osservazionale dello studio implica che fattori diversi dall’implementazione dell’uso dell’AI potrebbero aver influenzato i risultati. Inoltre, poiché lo studio è stato condotto con endoscopisti esperti, ciò potrebbe limitarne la generalizzazione a tutti gli endoscopisti: sono necessari ulteriori studi con professionisti sanitari meno esperti per verificare se l’uso a lungo termine di strumenti di AI abbia un impatto maggiore sulla loro capacità di rilevare adenomi senza AI.
In un commento correlato, Omer Ahmad dell’University College di Londra, non coinvolto nello studio, ha scritto:
questi risultati attenuano l’attuale entusiasmo per la rapida adozione di tecnologie basate sull’intelligenza artificiale e sottolineano l’importanza di considerare attentamente le possibili conseguenze cliniche indesiderate. Sebbene l’intelligenza artificiale continui a offrire grandi promesse per migliorare gli esiti clinici, dobbiamo anche proteggerci dalla silenziosa erosione delle competenze fondamentali richieste per un’endoscopia di alta qualità”.
