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人工智能 (AI) 有潜力彻底改变医疗保健，包括改善诊断和患者安全。然而，许多医疗从业者对全面采用AI技术持谨慎态度。为了理解其中的原因，来自美国西弗吉尼亚大学的Avishek Choudhury博士和Hamid Shamszare在 Healthcare 期刊上发表了研究论文，调查了临床医生对AI的看法，特别是他们的信任程度、对潜在风险的担忧以及AI对日常工作负担的影响。研究对265名来自美国不同专业的医疗专业人员进行了调查，旨在理解他们对AI在临床实践中应用的看法及其顾虑。
医疗保健领域对人工智能 (AI) 的需求，特别是在临床医生短缺和患者人数增加的背景下。由于工作量过大，临床医生面临着高认知负荷，这会影响他们的决策效率。研究表明，减少工作量可以改善决策质量和患者预后，而AI技术能够帮助减轻这一负担，使医生有更多时间与患者互动并加快治疗过程。
尽管AI在增强临床程序和患者安全方面显示出潜力，但其广泛应用仍面临挑战。许多临床医生认为AI复杂且难以使用，且如果AI的集成需要额外的任务，他们可能不会采用。此外，临床医生缺乏对人工智能开发的参与、对AI的信任度低、AI算法的可解释性有限，以及问责制的模糊性等问题都阻碍了其应用。
用户对AI的信任一直是众多研究中讨论的重要因素之一。已有研究表明信任与工作量之间的存在显著关系。提高对AI的信任可能有助于增加其在临床决策中的采用；信任与决策之间的正相关性也得到多项研究的支持，表明感知风险影响医疗保健中的AI驱动决策。因此，本研究旨在探讨美国医疗保健从业者对AI的看法，特别是他们对工作量、风险和信任的感知，以及这些因素如何影响基于AI的临床决策。
研究人员对265名活跃的医疗保健从业人员进行了在线半结构化调查。该研究获得了美国新泽西州霍博肯史蒂文斯理工学院的伦理批准。参与者的基本信息显示，约84%为女性，77%为美国白人，常见的专业领域包括家庭医学、老年医学和儿科。受访者中35%为注册护士，11%为执业护士，8%为医生，6%为住院医生。多数受访者有0~5年的临床经验，17%表示在实践中使用过AI。使用AI的受访者中，31%认为学习AI具有挑战性，38%认为需要较强的理解力才能有效使用。大多数受访者希望AI能帮助记录临床记录和识别高风险患者，同时建议制定相关协议以明确责任。尽管AI有潜力，许多人仍对其成本、有效性、缺乏协议、问责制以及对患者潜在伤害表示担忧。
研究还揭示了信任与工作量之间的负相关关系，符合社会交换理论，该理论认为信任是维持社会交换关系的关键因素。尽管传统风险管理理论认为高风险感知会降低信任，研究发现这种关系在技术互动中可能不同。具体而言，信任与风险的关系受到情境和动态性的影响，个体的信任水平可能随时间变化，因而使得信任与风险的关系复杂化。因此，需要进一步的研究来证实这种关系。
研究的局限性包括临床经验对AI信任的影响不显著，这可能与样本的多样性不足和参与者对AI的认知有限有关。此外，研究基于横断面数据，建议未来使用纵向研究来检验这些关系。总体而言，本研究强调AI在医疗保健中的重要性，建议将其视为支持性工具，以增强医生的技能和工作流程，适应数字化的未来。
情景A：在没有人工智能辅助的情况下诊断肺炎的第一种情景。
情景B：第二种情景，基于人工智能和医生顺序诊断肺炎。
情景C：第三种情景是利用基于人工智能的辅助诊断肺炎，与医生的诊断相似。
本研究强调了人工智能在医疗保健中的重要性，特别是在改善临床决策和减轻临床医生工作量方面。AI减少的工作量与对AI的信任和采用AI驱动的临床决策之间存在显著的正相关关系。同时，感知到的AI相关风险对信任和决策的倾向有负面影响。
尽管临床经验对信任的直接影响不显著，但研究建议未来可探索其他调节变量，如技术能力和先前的AI接触经验。最后，随着医疗保健日益数字化，理解AI技术与医生的感知、信任和决策之间的动态关系变得至关重要。
原文出自 Healthcare 期刊
Shamszare, H.; Choudhury, A. Clinicians' Perceptions of Artificial Intelligence: Focus on Workload, Risk, Trust, Clinical Decision Making, and Clinical Integration. Healthcare 2023, 11, 2308.
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