Deskilling in der Radiologie: Verlieren wir unsere diagnostischen Fähigkeiten?

Deskilling. Ein Wort, das sich harmloser anhört, als es ist – und
das beschreibt, was passiert, wenn wir aufhören, eine Fähigkeit
zu üben, weil ein System sie für uns übernimmt.

Nicht dramatisch. Nicht plötzlich. Sondern schleichend.

In dieser Folge von "Radiologie: Klartext" spreche ich über
etwas, das ich nur schwer gestehe: Deskilling ist mir selbst
passiert. Irgendwann habe ich aufgehört, so systematisch
hinzuschauen wie früher – nicht als Entscheidung, sondern weil
das KI-System einfach da war. Ich habe es erst gemerkt, als es
ausfiel.

Aber diese Folge geht weiter als meine persönliche
Erfahrung.

Es geht um ein Lancet-Paper aus 2025, das zeigt, was mit
erfahrenen Endoskopikerinnen passiert, wenn KI wegfällt. Um
zentrale Bronchialkarzinome, die KI-Systeme schlecht erkennen –
und die übersehen werden, weil niemand mehr selbst danach sucht.
Und um einen Begriff, der mich noch mehr beunruhigt als
Deskilling: Never-Skilling. Der Kompetenzverlust, der gar nicht
erst beginnt.
Und dann ist da noch die unbequeme strukturelle Wahrheit: Das
Fach hat sich hinter dem Anspruch versteckt, alles zu können.
Schon lange vor KI. KI macht dieses Problem nicht kleiner.

Was bedeutet das für die Weiterbildung? Für uns als Fach? Und was
kann jede und jeder Einzelne konkret dagegen tun?

Kapitel:
00:00 Geständnis: Deskilling ist mir selbst passiert
00:44 Was ist Deskilling – und warum geht es heute tiefer als
Automation Bias
01:15 Das strukturelle Problem: Subspezialisierung lange vor
KI
03:05 KI-spezifisches Deskilling am konkreten Beispiel:
Bronchialkarzinom
04:13 Was die Daten sagen: Lancet-Studie 2025 zu KI und
Koloskopie
05:31 Never-Skilling: die gefährlichste Form des
Kompetenzverlusts
06:51 Warum strukturierte Weiterbildung jetzt wichtiger ist als
je zuvor
07:07 Warum ich LernRad gegründet habe – und was das mit
Deskilling zu tun hat
08:27 Was Du konkret tun kannst: als Weiterbildungsassistent, als
Ausbilder, als Entscheider
09:08 Fazit: Was wir als Fach wirklich wollen müssen

Links zu den erwähnten und anderen lesenswerten
Publikationen:
Budzyń A et al. Endoscopist deskilling risk after exposure to
artificial intelligence in colonoscopy: a multicentre,
observational study. Lancet Gastroenterology & Hepatology
2025. DOI: 10.1016/S2468-1253(25)00133-5
Abdulnour R et al. Cognitive Aids, AI, and Deskilling in
Medicine. NEJM 2025; 393(8): 786–797.
Natali C, Marconi L, Dias Duran LD, Miglioretti M, Cabitza F.
AI-Induced Deskilling in Medicine: A Mixed Method Literature
Review for Setting a New Research Agenda. SSRN Preprint 2025.
DOI: 10.2139/ssrn.5166364
Savardi M et al. Upskilling or deskilling? Measurable role of an
AI-supported training for radiology residents: a lesson from the
pandemic. Insights into Imaging 2025. DOI:
10.1186/s13244-024-01893-4
Artificial Intelligence and Its Effect on Radiology Residency
Education: Current Challenges, Opportunities, and Future
Directions. Journal of the American College of Radiology 2025.
DOI: 10.1016/j.jacr.2025.03.xxx


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