研究：临床医生对 AI 错误结论过度依赖、对正确结论反而不信

zakkohane · x · 2026-10-26

发表于 Lancet Digital Health 的研究量化了临床医生对 AI 辅助诊断的依赖偏差：医生对 AI 的错误结论存在过度依赖（over-reliance），同时对其正确结论反而依赖不足（under-reliance）。

配图数据（结伴设计，阅 CT 判断颅内出血等任务）显示：专家与新手的适当依赖率多在 30%-38% 区间，误报案例上过度依赖率可达 6%-10%；引入可解释 AI（XAI）建议后依赖结构有所变化但问题依旧存在，眼动追踪（注视次数）数据显示医生对出血区域的注视并未随 AI 建议显著增加。结论：AI 辅助诊断中的人机信任校准是真实且普遍的缺口。