Was passiert mit unseren ärztlichen Fähigkeiten, wenn künstliche
Intelligenz immer mehr Aufgaben für uns übernimmt?
In dieser Folge von Medical Portraits spreche ich mit dem
Gastroenterologen Dr. Marcin Romańczyk über eine viel diskutierte
Studie zum möglichen Deskilling durch AI bei Koloskopien.
In vier polnischen Endoskopiezentren sank die
Adenomdetektionsrate bei Untersuchungen ohne AI von 28,4 % auf
22,4 %, nachdem die beteiligten Endoskopiker begonnen hatten,
regelmäßig mit AI-gestützter Polypenerkennung zu arbeiten.
Die Beobachtungsstudie beweist keinen kausalen Deskilling-Effekt.
Sie wirft aber eine wichtige Frage auf:
Was passiert mit dem Menschen, wenn die Maschine zunehmend Teile
seiner Arbeit übernimmt?
Ausgehend von Marcins Studie geht es in der Folge um Deskilling,
Automation Bias, Mis-skilling, Never-skilling und Skill
Reallocation – und darum, welche ärztlichen Fähigkeiten wir in
einer zunehmend AI-gestützten Medizin weiterhin selbst
beherrschen müssen.
Von AI bei der Koloskopie über Google Maps bis zum Autopiloten im
Cockpit geht es am Ende weniger um die Frage, ob wir AI einsetzen
sollten, sondern darum, wie wir das Zusammenspiel zwischen Mensch
und Maschine gestalten.
Gast
Dr. Marcin Romańczyk Gastroenterologe und Endoskopiker in Polen,
Co-Autor der zentralen Lancet-Studie zum möglichen Deskilling
nach AI-Exposition.
Erwähnte Studien
Budzyń et al. – „Endoscopist deskilling risk after exposure to
artificial intelligence in colonoscopy“ Lancet Gastroenterology
& Hepatology, 2025
Soleymanjahi et al. – „Artificial Intelligence-Assisted
Colonoscopy for Polyp Detection“ Annals of Internal Medicine,
2024 Meta-Analyse randomisierter Studien: CADe erhöht die
Adenomdetektionsrate.
Makar et al. – „Use of artificial intelligence improves
colonoscopy performance in adenoma detection“ Gastrointestinal
Endoscopy, 2025 Meta-Analyse: höhere Adenomdetektionsrate und
geringere Adenom-Miss-Rate mit AI-Unterstützung.
Troya et al. – „The influence of computer-aided polyp detection
systems on reaction time for polyp detection and eye gaze“
Endoscopy, 2022 Eye-Tracking-Studie
Zhao et al. – „Magnitude, Risk Factors, and Factors Associated
With Adenoma Miss Rate of Tandem Colonoscopy“ Gastroenterology,
2019 Meta-Analyse von Tandem-Koloskopien
Ward et al. – „An analysis of the learning curve to achieve
competency at colonoscopy using the JETS database“ Gut, 2014
Analyse zur Lernkurve bei Koloskopien.
Zauber et al. – „Colonoscopic Polypectomy and Long-Term
Prevention of Colorectal-Cancer Deaths“ New England Journal of
Medicine, 2012 Langzeitdaten zur Prävention von Darmkrebs durch
Entfernung von Adenomen.
Gaube et al. – „Do as AI say: susceptibility in deployment of
clinical decision-aids“ npj Digital Medicine, 202
Gouraud et al. – „Autopilot, Mind Wandering, and the Out of the
Loop Performance Problem“ Frontiers in Neuroscience, 2017
Haslbeck & Hoermann – „Flying the Needles“ Human Factors,
2016
Berzin & Topol – „Preserving clinical skills in the age of AI
assistance“ The Lancet, 2025 Deskilling, Mis-skilling und
Never-skilling.
Levartovsky & Kopylov – Kommentar zu AI und Deskilling in der
Endoskopie Lancet Gastroenterology & Hepatology, 2025
Automation Bias und Skill Reallocation.
Ke et al. – „AI-induced never-skilling in medical education“
Nature Medicine, 2026
Mori et al. – Curriculum for safe and effective use of artificial
intelligence in endoscopy Endoscopy / ESGE, 2026
Sparrow et al. – „Google Effects on Memory“ Science, 2011
Henkel – „Point-and-shoot memories“ Psychological Science, 2014
Weiterführender Kontext
Die zentrale Deskilling-Studie entstand im Umfeld des
ACCEPT-Projekts – Artificial Intelligence in Colonoscopy for
Cancer Prevention. Dabei werden AI-unterstützte und
konventionelle Koloskopien in populationsbasierten
Darmkrebs-Screeningprogrammen verglichen.
Außerdem greift die Folge den Absturz von Air-France-Flug 447 als
Beispiel dafür auf, was passieren kann, wenn hochautomatisierte
Systeme plötzlich ausfallen und der Mensch wieder übernehmen
muss.
Podcast
Medical Portraits
Neue Folge: AI, Deskilling und die Frage, was Ärzte künftig noch
selbst können müssen.
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