De inzet van artificiële intelligentie tijdens colonoscopie heeft in korte tijd een vaste plek veroverd in de MDL-praktijk. Toch laat recent onderzoek zien dat deze technologische vooruitgang ook een ongemakkelijke vraag oproept: wat doet langdurig gebruik van artificiële intelligentie met de vaardigheden van de endoscopist zelf? MDL-arts dr. P.J.F. (Pieter-Jan) de Jonge over deskilling, verantwoordelijkheid en verstandig gebruik van kunstmatige intelligentie.
Een recente studie in The Lancet Gastroenterology & Hepatology suggereert dat routinematige blootstelling aan artificiële intelligentie (AI) kan leiden tot een lagere adenoom detectie rate (ADR) wanneer AI tijdelijk niet wordt gebruikt.1 Volgens De Jonge is dat een bevinding die de beroepsgroep serieus moet nemen. “Dit is geen pleidooi tegen AI”, benadrukt hij, “maar wel een wake-up call dat technologie ook subtiele effecten kan hebben op ons gedrag en onze alertheid.”
Gewend aan AI
De studie werd uitgevoerd in 4 Poolse endoscopiecentra. De onderzoekers vergeleken 2 periodes: 3 maanden voor en 3 maanden na de invoering van AI. “Wat ze hebben gedaan”, legt De Jonge uit, “is de uitkomsten van colonoscopieën zonder AI voor de implementatie vergelijken met colonoscopieën zonder AI na de implementatie. Dus niet AI versus geen AI, maar de vraag was: wat gebeurt er met je prestaties als je gewend raakt aan AI en het vervolgens even niet gebruikt?” In totaal werden 795 colonoscopieën voor en 648 na de AI-implementatie geanalyseerd. De procedures werden uitgevoerd door 19 ervaren endoscopisten, allen met meer dan 2.000 colonoscopieën op hun naam. De uitkomst was opvallend: de ADR daalde significant van 28,4 naar 22,4%. “Dat is een absolute daling van 6%”, zegt De Jonge, “en relatief gezien bijna 20%. Dat is fors, zeker bij ervaren scopisten. Andere kwaliteitsindicatoren, zoals het totaal aantal poliepen per colonoscopie en het aantal gevorderde adenomen, veranderden niet significant. Ook werd geen duidelijk verschil gezien in het aantal ontdekte colorectale carcinomen.”
Deskilling: meer dan een theoretisch risico
De auteurs van de studie spreken van ‘deskilling’, het verschijnsel waarbij langdurige ondersteuning door technologie leidt tot afname van menselijke vaardigheden. Volgens De Jonge raakt dit aan de kern van het medische vak. “Deskilling gaat niet alleen over techniek”, zo stelt hij. “Het gaat over aandacht, klinisch redeneren en het actief interpreteren van wat je ziet.” Hij benadrukt dat dit fenomeen niet nieuw is. “In andere sectoren zien we het ook. Denk aan zelfrijdende auto’s: bestuurders reageren trager wanneer de assistentie plots wegvalt. Dat is geen gebrek aan kennis, maar een tekort aan alertheid en betrokkenheid.” Wat deze studie bijzonder maakt, is dat het effect zichtbaar is bij ervaren endoscopisten. “We dachten altijd: AI helpt vooral minder ervaren endoscopisten, experts blijven wel scherp. Deze studie laat zien dat ook ervaren MDL-artsen beïnvloed kunnen worden.” De discussie over AI en deskilling beperkt zich niet tot de MDL. In andere domeinen, zoals radiologie, spelen vergelijkbare vragen. In Nederland hebben recente publicaties zelfs geleid tot Kamervragen over de risico’s van deskilling door AI in de zorg. “Dat laat zien dat dit geen nicheprobleem is,” zegt De Jonge. “We staan aan het begin van een ontwikkeling die veel groter is dan colonoscopie alleen.”
AI als hulpmiddel
Het betekent niet dat we naar aanleiding van deze bevindingen moeten stoppen met de inzet van AI. De Jonge is daar helder over. “AI bij colonoscopie verhoogt de ADR. En een hogere ADR correleert sterk met minder intervalcarcinomen. Daarentegen is nog niet met zekerheid vastgesteld dat een hogere ADR door AI op de langere termijn leidt tot een lagere mortaliteit.” Tegelijkertijd waarschuwt hij voor een te eenzijdige focus op detectie. “Kijken we uitsluitend naar ‘meer poliepen is beter’, dan missen we het bredere plaatje. AI verandert hoe wij werken. Daar moeten we bewust mee omgaan.” Volgens De Jonge is de juiste vraag niet óf we AI moeten gebruiken, maar hóe. “AI moet een belangrijk hulpmiddel zijn, maar geen volledige vervanging van onze waarneming.”
AI-vrije periodes
Om deskilling tegen te gaan wordt in sommige landen, zoals Singapore, inmiddels geëxperimenteerd met zogenoemde AI-vrije periodes. Afdelingen plannen bewust sessies waarin AI tijdelijk wordt uitgeschakeld, om de basisvaardigheden van artsen te blijven trainen en monitoren. “Dat is een interessant concept”, zegt De Jonge. “Het idee is dat je jezelf dwingt om scherp te blijven en je prestaties zonder AI inzichtelijk maakt.” Volgens hem is monitoring daarbij essentieel. “Als je AI uitzet, moet je ook evalueren: wat gebeurt er met de ADR, de terugtrektijd, en de inspectiekwaliteit? Niet om tekortkomingen af te rekenen, maar om inzicht te krijgen in je eigen basisprestaties en gericht te kunnen verbeteren.” Hij erkent dat dit extra inspanning vraagt. “Collega’s zullen zeggen dat het extra administratie oplevert. Dat begrijp ik. Maar als we AI serieus willen integreren, hoort daar ook een kwaliteitsframework bij.”
Upskilling
Naast deskilling wordt in de literatuur ook gesproken over ‘upskilling’, het ontwikkelen van nieuwe vaardigheden. Maar ook daar ziet De Jonge een paradox. “Als AI steeds voor jou denkt, kan dat juist de ontwikkeling van nieuwe expertise afremmen.” Hij noemt creativiteit en probleemoplossend denken als kwetsbare vaardigheden. “Geneeskunde is geen optelsom van regels. Het is interpretatie, context, nuance. Dat moet je blijven oefenen.” Een andere vraag is of patiënten geïnformeerd moeten worden over het gebruik van AI. In Nederland is dat bij toepassing van AI buiten studieverband, momenteel niet overal de standaard. “Wij bespreken het niet expliciet met patiënten”, zegt De Jonge. “Het staat ook nog niet in de richtlijnen.” Volgens hem zou dat in de toekomst kunnen veranderen. “Maar eerlijk gezegd: als je patiënten vertelt dat AI helpt om meer poliepen te vinden, zal vrijwel niemand daar bezwaar tegen maken.”
Meer dan alleen poliepherkenning
AI bij colonoscopie zal zich overigens niet alleen meer beperken tot poliepherkenning. Toekomstige systemen kunnen ook ondersteunen bij kwaliteitsmonitoring: automatische rapportage van de terugtrektijd, de mate van reinheid van het colon, en zelfs welke mucosale gebieden onvoldoende zijn geïnspecteerd. “Dat zijn enorme voordelen”, zegt De Jonge. “Een systeem dat aangeeft wanneer je te snel bent, of wanneer een segment nog niet goed is bekeken, zou de kwaliteit van colonoscopie structureel kunnen verbeteren.” Juist daarom is het belangrijk om AI niet te reduceren tot een ‘poliep-alarm’. “Als we AI slim inzetten, kan het ons juist helpen om bewuster, consistenter en efficiënter te werken.” Qua juridische verantwoordelijkheid verandert AI niets; die ligt bij de arts. “Als er een laesie wordt gemist, kun je dat niet afschuiven op het AI-systeem of de fabrikant,” zegt De Jonge. “Dat benadrukt nogmaals waarom je je eigen vaardigheden op peil moet houden.” Of dat in de toekomst verandert, is onzeker. “Misschien komt er ooit gedeelde verantwoordelijkheid, maar zover zijn we nog niet.”
Van deskilling naar reskilling
AI zal een vaste plek krijgen in de MDL-praktijk, daar is De Jonge van overtuigd. “De voordelen zijn te groot om te negeren.” Hij pleit daarbij echter wel voor een bewuste, professionele aanpak. “Bij elke AI-implementatie moeten we ons afvragen: wat doet dit met onze vaardigheden? En hoe zorgen we ervoor dat we die blijven onderhouden?” Zijn slotboodschap is helder: “AI vraagt niet alleen om technologische innovatie, maar ook om reskilling. Alleen dan blijft AI een hulpmiddel dat de zorg verbetert, zonder dat we onderweg iets essentieels verliezen.”
Over de studie1
Opzet
In een multicentrisch retrospectief observationeel onderzoek is onderzocht of langdurige blootstelling aan artificiële intelligentie (AI) voor poliepherkenning tijdens colonoscopie invloed heeft op de prestaties van endoscopisten wanneer AI niet wordt gebruikt. Tussen 8 september 2021 en 9 maart 2022 werden in 4 Poolse centra colonoscopieën zonder AI vergeleken in de periode 3 maanden voor en 3 maanden na introductie van AI. Er werden ook AI-vrijedagen ingesteld.
Uitkomstmaat
- De belangrijkste uitkomstmaat was de ADR.
- Na introductie van AI daalde de ADR bij standaard (niet-AI-geassisteerde) colonoscopieën significant van 28,4 naar 22,4% (een relatieve risicoreductie (RR) van 20% en een absolute daling van 6%). Deze afname bleef bestaan na correctie voor patiënt- en procedurekenmerken.
- Het gemiddelde aantal poliepen per colonoscopie en het aantal gevorderde adenomen veranderden niet significant.
Conclusie
De auteurs concluderen dat continue blootstelling aan AI mogelijk leidt tot een vorm van ‘deskilling’ bij endoscopisten, waardoor hun detectiecapaciteit zonder AI afneemt. Zij benadrukken de noodzaak van verder prospectief en gedragswetenschappelijk onderzoek om dit effect beter te begrijpen en te voorkomen.
Referentie:
Budzyń K, Romańczyk M, Kitala D, et al. Endoscopist deskilling risk after exposure to artificial intelligence in colonoscopy: a multicentre, observational study. Lancet Gastroenterol Hepatol. 2025;10:896-903.