人工智能辅助诊断的双刃剑：算法偏见风险与临床技能退化危机

来自《Journal of Medical Engineering & Technology》的最新研究警示：过度依赖AI诊断系统可能导致算法偏见(algorithmic bias)放大医疗差异，同时造成临床医生诊断技能退化。该研究通过多中心临床数据分析，揭示AI辅助决策中潜在的种族/性别偏差案例，并量化评估临床医生诊断能力随AI使用时长下降12.7%的显著趋势，为医疗AI的合理应用提供重要循证依据。

　　

当人工智能(Artificial Intelligence, AI)挥舞着大数据分析的利刃切入医疗诊断领域，研究者们发现这把双刃剑正悄然带来两个致命隐患：隐藏在算法深处的偏见(algorithmic bias)如同基因突变般难以察觉，却可能导致不同种族、性别患者获得差异化的诊断结果；而临床医生(Clinicians)日益依赖AI输出的诊断建议时，其核心问诊技能与鉴别诊断能力正像萎缩的肌肉般逐步退化。这项发表在《Journal of Medical Engineering & Technology》的研究通过分析跨地域电子健康记录(EHRs)，捕捉到AI系统对非裔患者肺结节误判率高达白种患者1.8倍的典型案例，同时采用双盲测试证实：频繁使用AI辅助的医师群体，其独立诊断准确率在18个月内显著下降(p<0.01)。这些发现为正在狂奔的医疗AI热潮按下了至关重要的暂停键。