Az MI-függőség rejtett kockázata: Amikor a mesterséges intelligencia rontja az orvosok diagnosztikai képességét

Az MI tripla szerepköre: adminisztráció vagy diagnosztika?

A mesterséges intelligencia (MI) felhasználási területei az egészségügyben három nagy csoportba sorolhatók: a működési folyamatok optimalizálása, az adminisztráció csökkentése, valamint a diagnosztika és a terápia támogatása. Bár a szakemberek körében – különösen az orvosoknál – a legnagyobb igény az adminisztráció csökkentésére irányulna, a jelenlegi fejlesztési fókusz nagyrészt a diagnosztikai és terápiás támogatási megoldásokra irányul.

Az MI rendszerek kétségkívül számos előnnyel járnak: támogatják a munkaerő megtartását, lehetővé teszik a folyamatok optimalizálását, csökkenthetik a várólistákat, és javítják az ellátáshoz való hozzáférést. Nem utolsósorban, segítenek az egyes beavatkozások vagy gyógyszerek eredményességének mérésében, és támogatják az adaptív terápiás protokollok létrehozását, amelyek a jövőben dinamikusan fejlődhetnek a visszajelzési mechanizmusok alapján. Az MI emellett hatékony asszisztencia lehet a triázsolásban és a kockázatkezelésben.

Bizalom a kódban: a GMO-analógia tanulsága

A digitális egészségügyi fejlesztések bevezetésének mérlegelésekor az egyik legkevésbé egyértelmű, de legfontosabb szempont a bizalom kérdése az MI-vel szemben.

A mesterséges intelligencia megítélése sok szempontból hasonlít a génmódosított élelmiszerek (GMO) körüli korábbi vitákra. A közvélemény gyakran idegenkedik a GMO-tól, pedig valójában számos ilyen jellegű élelmiszert (például nektarint) fogyasztunk. Hasonló kettősség figyelhető meg az egészségügyi adatok kezelésében is: az emberek titkolják a személyes adataikat, de ha megkapják a teljes géntérképüket egy genetikai vizsgálat alapján, azt simán kiposztolják a közösségi médiában. Ez a felfogásbeli ambivalencia megnehezíti a technológiai bevezetést.

A téma fontosságát mutatja, hogy az elmúlt időszakban a WHO által szervezett konferenciák már nem a technológia dicsőítésére, hanem a veszélyek fókuszálására helyezték a hangsúlyt. Az egyik központi kérdés az volt, hogy a terápiás gyakorlatban és a döntéshozatalban mit okozhat a MI, és hogyan hat az orvosi szakmai képességekre.

A Rolls-Royce effektus: képességvesztés a praxisban

A történelemben nem ismeretlen az a jelenség, hogy egy új technológia elterjedése a korábbi szakmai képességek megkopásával jár. A modern autószerelés analógiájával élve – ahol a Rolls-Royce már régen is tiltotta, hogy valaki benyúljon a motorháztető alá, és ahol ma már az elektromos autókat sem tudjuk az út szélén meghackelni – a túlzott technológiai függőség a klinikusoknál is képességvesztést okozhat.

Ez a jelenség fenyegeti az orvos azon Dr. House-szerű képességét, hogy a problémát holisztikusan szemlélje, ne ragadjon le a szegregált szakterületi szemléletnél és ami talán a legfontosabb: megkérdőjelezze az MI által szolgáltatott eredményeket, ha arra okot lát.

A Lancet sokkoló üzenete

A képességvesztés ("deskilling") kockázatát egy 2025 augusztusában, a rangos The Lancet orvosi folyóiratban publikált tanulmány is megerősítette. A lengyelországi vizsgálat négy endoszkópos központ adatait elemezte. A kutatók azt találták, hogy azoknál a gasztroenterológusoknál, akik hozzászoktak a mesterséges intelligencia (CADe) segítségéhez, az adenoma-felismerési arány szignifikánsan csökkent (28,4%-ról 22,4%-ra), amikor az MI támogatása nélkül kellett dolgozniuk. A vizsgálat egyértelműen rámutatott arra, hogy az MI-től való függőség és az elkényelmesedés miatt sérülhetnek azok a kritikus klinikai készségek, amelyekre az orvosnak szüksége van az önálló döntéshozatalhoz.

Bidló Judit szerint a tanulság az, hogy az egészségügyi szakembereket tudatosan fel kell készíteni a kritikus gondolkodásra. Ha van valami, amit tanítani kellene, az az, hogy az internet vagy az MI szoftverek által szolgáltatott eredményeket mindig kritikusan kezeljük.

Konklúzió: a jövő orvosa a kritikus MI-felhasználó

A digitális megoldások végső soron azt a célt szolgálják, hogy ne a humán erőforrást helyettesítsék, hanem tehermentesítsék a túlterhelt orvosokat a rutinszerű, monoton munkától. A veszélynek a kivédésére a kritikus gondolkodás megőrzése mellett szükség van a kognitív terhelés csökkentésére. 

A Semmelweis Egyetemen folyó adattudományi munka rávilágít arra, miért elengedhetetlen ebben a digitális segítség: egy átlagos páciensnek nem egy darab dokumentuma van, hanem akár 30 többoldalas dokumentuma, amelyet az orvosnak fejben kellene szintetizálnia. A lényeges információk kinyerése a szabadszöveges "irodalmi műfajból" rendkívül nehéz feladat.

Szócska Miklós hangsúlyozta, hogy az igazi áttörést nem pusztán egy algoritmus jelenti, hanem az, ha a megoldás rendszerképességgel (system capability) bír. A Semmelweis Egyetemen belső projektjei pontosan ezt a célt szolgálják: olyan digitális asszisztens kifejlesztését célozzák, amely a páciens teljes kórtörténetét használható, értelmezhető táblázatban összegzi a rendelkezésre álló adatokból, pillanatok alatt. Ez az asszisztencia az orvos rutinszerű, napi munkáját készíti elő. A COPD/Asztma dashboard módszertana, amely vizualizálja az ellátási eseményeket és a gyógyszerelést, módszertanilag a későbbi ágensalapú MI-rendszerek alapját képzi.

A belső fejlesztések tesztelése során az is kiderült, hogy a mesterséges intelligencia által kinyert adatok minősége gyakran „ijesztően jó minőségű”, és amikor az ember által kinyert adatokkal hasonlították össze, "nagyon gyakran az ember tévedett, mert hát az ember elfáradt".

A digitális támogatás tehát nemcsak az adminisztráció terhét veszi le, hanem a rutinszerű, monoton adatelemzéstől is mentesíti a klinikust, így csökkentve az emberi fáradtságból eredő hibák számát. Ezáltal a kritikus gondolkodásra és a komplex döntéshozatalra nagyobb kognitív kapacitás szabadul fel.

A szakemberek egyetértenek abban, hogy az MI nem fogja helyettesíteni az orvost. Azonban azok a doktorok, akik használják az AI-t, helyettesíteni fogják azokat az orvosokat, akik nem használják. A jövő záloga tehát abban rejlik, hogy a klinikusok képesek legyenek kritikusan és hatékonyan használni a technológiai segítséget a szakmai kapacitásuk növelése érdekében.