医疗技术创新准备度评估工具的构建与验证：基于ICU医护人员的多维度调查

《Harvard Review of Psychiatry》：Examining team creativity in primary care

本综述系统构建并验证了一个21项医疗技术创新准备度评估工具（Survey Assessing Technology Innovation Readiness in Healthcare），基于情境性（situational）、倾向性（dispositional）和习得性（learned）信任三维度理论框架（Hoff & Bashir, 2015），通过对593名ICU医护人员（50.3%应答率）的调查，识别出技术信任、技术担忧、科室创新氛围、管理者技术承诺、专业认同等7个关键因子（Cronbach's α=0.79-0.90）。研究揭示了不同专业群体（如护士技术信任度显著低于呼吸治疗师p=0.01）、工作年限（5-15年组呈现技术信任度U型低谷）及科室间的创新准备度差异，为医疗机构在人工智能（AI）、视频监控等新技术落地前实施精准干预提供了量化工具。

　　

背景与目的

医疗领域的创新实施成功率高度依赖组织与个体的准备度，尤其在高风险的重症监护室（ICU）环境中。本研究旨在开发并验证一个适用于医疗机构的创新准备度评估工具，重点聚焦影响技术落地的情境性（如科室创新氛围）、倾向性（如个体技术信任度）和习得性（如既往培训经验）三大维度，为管理者提供可操作的诊断依据。

理论框架与方法

基于Hoff与Bashir（2015）提出的信任理论框架，研究团队整合13个理论构念（包括科室创新气候、管理者技术承诺、个体技术担忧等），通过文献回顾和专家评议形成26项初始问卷。对4个ICU单元的593名医护人员（医师、护士、呼吸治疗师等）进行横断面调查，采用主成分分析（PCA）和方差最大化旋转（varimax rotation）进行心理测量学验证，最终保留21项条目，形成7个核心因子。

核心发现

1. 1.
   多维因子结构：工具涵盖7个因子，包括5个多条目因子——技术信任（Cronbach's α=0.84）、技术担忧（α=0.79）、科室创新氛围（α=0.79）、管理者技术承诺（α=0.90）、专业认同（α=0.46），以及2个单条目因子（科室人机依存度、科室技术培训）。
2. 2.
   群体差异性：护士群体技术信任度（均值3.47）显著低于呼吸治疗师（均值3.90, p=0.01）和高级实践提供者（均值3.91, p=0.03）；工作5-15年人员技术信任度最低（均值3.50），呈现“U型”趋势。
3. 3.
   科室异质性：不同ICU单元创新准备度差异显著，例如C单元在技术信任（均值3.77）、管理者承诺（均值3.49）等方面均高于B单元（p=0.01）。
4. 4.
   培训与依存度关键作用：科室技术培训（均值3.05）和人机依存度（均值2.36）作为情境性与习得性维度代表，显著影响技术接受度。

实践意义

该工具首次将信任理论操作化为可量化指标，帮助医疗机构在引入人工智能（AI）、远程监控等新技术前，精准识别科室与个体的准备度短板。例如，针对护士群体的技术担忧（如隐私风险、替代焦虑），可通过强化情景模拟培训（situational training）和透明化数据使用政策干预；对中层任期人员的“信任洼地”，需设计连续性支持计划。此外，科室创新氛围（如“创造性解决问题”）和管理者承诺（如“技术推广热情”）作为可干预的情境性因素，应成为组织变革的重点。

局限与展望

本研究局限于单中心ICU环境，未来需在多元医疗场景（如基层医疗、外科病房）中验证工具普适性。同时，专业认同因子信度较低（α=0.46），提示需进一步优化条目设计。后续研究可结合纵向数据，探索创新准备度与技术落地成功率间的因果关联。

结论

通过实证验证的创新准备度评估工具，为医疗机构提供了系统化、多层次的技术实施前诊断方案。其基于信任理论的三维度框架，不仅深化了对医疗创新阻力的机制理解，更为管理者定制差异化干预策略奠定了科学基础。