Telset.id – Penggunaan kecerdasan buatan (AI) di kalangan mahasiswa kedokteran memunculkan kekhawatiran serius tentang risiko “never-skilling”, sebuah kondisi di mana calon dokter tidak pernah mengembangkan kemampuan penalaran klinis karena terlalu bergantung pada teknologi. Dua profesional medis memperingatkan bahwa bahaya ini bahkan lebih mengkhawatirkan daripada sekadar penurunan keterampilan atau deskilling.
Simar Bajaj, jurnalis sekaligus mahasiswa kedokteran di Stanford University School of Medicine, dan Joseph Sakran, dokter trauma sekaligus wakil ketua eksekutif bedah di Johns Hopkins Medicine, mengungkapkan kekhawatiran ini dalam esai mereka untuk The Guardian. Mereka menegaskan bahwa meskipun seorang dokter yang lupa cara bernalar masih bisa pulih, mereka yang tidak pernah belajar bernalar mungkin tidak akan bisa.
Kekhawatiran ini didasari oleh dua temuan yang meresahkan. Pertama, data internal menunjukkan sekitar dua pertiga dokter di Amerika Serikat menggunakan OpenEvidence, sebuah chatbot AI yang dirancang khusus untuk para klinisi. Teknologi ini sudah lazim dan tertanam dalam cara profesional medis menjalankan pekerjaan mereka.
Kedua, sebuah studi baru yang diterbitkan dalam jurnal Nature Medicine mengevaluasi keandalan model bahasa besar khusus medis. Hasilnya mengejutkan: alat AI klinis tersebut justru berkinerja lebih buruk dalam menjawab pertanyaan medis dibandingkan chatbot tujuan umum seperti ChatGPT dan Claude. Menurut penulis studi, performanya hampir setara dengan AI Overviews milik Google yang dikenal tidak akurat.
AI dan Dampaknya pada Proses Belajar
Bajaj dan Sakran menekankan bahwa meskipun alat AI mungkin berguna untuk riset, alat tersebut bukanlah pengganti untuk mengandalkan otak manusia. Terlepas dari pertanyaan besar tentang keandalannya, ketika seseorang sedang belajar, “perjuangan adalah inti dari proses tersebut”.
Mereka memberikan contoh konkret: peserta didik yang pernah diminta membuat daftar kemungkinan diagnosis mungkin akan kesulitan dan memberikan jawaban yang tidak lengkap, sehingga mereka belajar dari apa yang terlewat, kadang dengan cara yang menyakitkan. Sekarang, peserta didik bisa dengan mudah bertanya ke OpenEvidence dan mendapatkan jawaban yang hampir sempurna, lengkap dengan kemungkinan yang mungkin tidak pernah mereka pikirkan, tanpa rasa malu karena melewatkannya.
Yang membedakan AI dari kemajuan medis di masa lalu adalah bahwa AI “tidak hanya memperluas apa yang bisa dilihat dokter”, tetapi juga “menyisipkan dirinya ke dalam mesin kognitif yang seharusnya dibangun melalui pelatihan”.
Berbagai penelitian tentang “cognitive offloading” yang didorong oleh AI mendukung diagnosis ini. Dalam fenomena ini, pengguna secara alami mulai mengalihkan sebagian besar pemikiran mereka ke alat-alat teknologi. Beberapa studi menunjukkan bahwa AI mengganggu pemikiran kritis dan menyebabkan aktivitas otak yang lebih rendah selama tugas kognitif.
Usulan Solusi untuk Mengatasi Krisis Ini
Dilema ini tengah mengguncang dunia medis. Awal tahun ini, para dokter dari sekolah kedokteran terkemuka mengusulkan kerangka kerja yang lebih ketat tentang bagaimana mahasiswa kedokteran harus menggunakan alat AI. Jaideep Talwalkar, associate dean untuk teknologi pendidikan dan inovasi di Yale School of Medicine, menyatakan kepada Stat News bahwa proses menyusun catatan medis secara sengaja memaksa otak untuk benar-benar bergulat dengan apa yang terjadi. Ada pentingnya melakukan itu dengan pengulangan yang konsisten.
Bajaj dan Sakran memiliki beberapa saran untuk mengatasi masalah ini. Salah satunya adalah mewajibkan peserta didik untuk secara berkala mengerjakan kasus tanpa bantuan AI sama sekali, mirip dengan cara Federal Aviation Administration menyarankan pilot untuk secara berkala mematikan autopilot dan terbang secara manual.
Deterjen lain yang mungkin ampuh adalah rasa malu. Sebuah studi terbaru dari Johns Hopkins menemukan bahwa dokter yang menggunakan AI dipandang dengan cemoohan dan skeptisisme oleh rekan-rekan mereka. Perkembangan AI yang semakin masif ini menjadi perhatian serius tidak hanya di dunia medis, tetapi juga di industri teknologi secara luas, seperti yang terlihat dari berbagai peringatan para tokoh teknologi tentang risiko AI.
Meskipun AI menawarkan efisiensi dalam berbagai aspek pekerjaan medis, para ahli menekankan bahwa proses belajar yang sulit dan penuh perjuangan adalah bagian penting dari pembentukan dokter yang kompeten. Mengandalkan AI secara berlebihan sejak masa pendidikan dikhawatirkan akan menghasilkan generasi dokter yang tidak memiliki kemampuan penalaran klinis yang memadai.
Temuan ini menjadi pengingat bahwa adopsi teknologi dalam pendidikan harus diimbangi dengan kebijakan yang bijak. Sementara AI dapat menjadi alat bantu yang berguna, penggunaannya harus dikelola dengan hati-hati agar tidak menggerus fondasi keterampilan yang justru menjadi inti dari profesi medis.
Komentar
Belum ada komentar.