物理治疗师对AI诊断的态度：沙特阿拉伯背景下的障碍、促进因素与临床启示

《BMC Medical Education》：Attitudes of physical therapists toward AI diagnostics: barriers, enablers, and clinical implications

本文针对人工智能(AI)在物理治疗(PT)领域应用有限的现状，由Reem M. Alwhaibi等研究人员开展了关于物理治疗师对AI诊断工具态度的主题研究。通过对沙特阿拉伯27名执业物理治疗师的半结构化访谈，研究揭示了AI在提升诊断准确性、治疗计划效率方面的潜力，同时指出了过度依赖、数据隐私、文化敏感性及培训不足等关键障碍。结果表明，AI被视为临床判断的补充工具，其成功整合需依托结构化培训、伦理指南与支持性政策。该研究为AI在康复医学中的负责任实施提供了重要依据。

　　

当人工智能(AI)在放射学、肿瘤学等领域大放异彩时，物理治疗(Physical Therapy, PT)这门依赖手法评估与个体化临床推理的学科，却显得步履蹒跚。物理治疗师需要亲手触摸患者的肌肉、观察步态、感知疼痛反应，这些“触觉智慧”能否被算法替代？在沙特阿拉伯这样一个文化背景独特的国家，AI诊断工具会遭遇哪些意想不到的挑战？为了解开这些谜团，Princess Nourah bint Abdulrahman大学的研究团队将目光投向了临床一线的物理治疗师，开展了一项深入的态度研究。

这项发表在《BMC Medical Education》上的研究，首次在沙特阿拉伯背景下系统探讨了物理治疗师对AI诊断工具的真实看法。研究人员发现，尽管AI在提升诊断精度、优化工作流程方面潜力巨大，但物理治疗师们普遍持谨慎乐观态度。他们担忧的不仅是技术本身的“黑箱”特性，更有数据隐私、文化适配性以及专业自主权可能被侵蚀等问题。特别是在女性患者居多的康复场景中，摄像头和传感器的使用直接触及文化敏感的神经。这些发现提示，AI在康复领域的推广绝非简单的技术移植，而是一场需要兼顾伦理、文化与教育的系统工程。

为了精准捕捉物理治疗师的多元视角，研究团队采用了定性研究中的半结构化访谈法，对27名来自不同临床背景的持证物理治疗师进行了深度访谈。访谈内容围绕对AI工具的熟悉度、临床决策影响、伦理考量及培训需求等维度展开，并通过主题分析(Thematic Analysis)对文本数据进行编码和归类，确保研究结果的可靠性与深度。

研究结果

主题一：对AI工具的熟悉度与接触经历

参与者的AI接触经历呈现两极化：部分治疗师在临床中实际使用过步态分析设备或VR眼镜等AI技术，而更多人的认知仅停留在学术或研究层面。这种理论与实践的脱节，凸显了AI技术在康复临床场景中的渗透不足。

主题二：态度与临床认知

约37%的参与者肯定AI在提升诊断准确性和患者参与度方面的价值，认为其能缩短评估时间、优化治疗计划。然而，26%的治疗师表现出谨慎态度，担心过度依赖AI会削弱临床推理能力，尤其当算法无法解析如心理压力导致的非特异性腰痛等复杂问题时。

主题三：伦理与文化顾虑

数据隐私是最高频的伦理议题，44%的参与者强调患者知情同意与敏感数据保护的重要性。更具本地特色的是，文化敏感性成为焦点，尤其在女性患者护理中，视觉类AI工具的使用常与传统隐私规范冲突，需以患者意愿为优先。

主题四：采纳与整合准备度

尽管AI的标准化和效率优势被认可，但成本、时间、空间及工作负荷等现实障碍成为主要制约因素。这些挑战在资源有限的小型诊所中尤为突出，反映出基础设施与政策支持的缺位。

主题五：培训需求与系统瓶颈

治疗师普遍呼吁开展实操性工作坊和AI基础知识普及，以弥补当前培训空白。值得注意的是，对AI原理的陌生直接加剧了对其可靠性的怀疑，形成“不理解则不信任”的恶性循环。

结论与讨论

本研究揭示了沙特物理治疗师对AI诊断工具的矛盾心态：既认可其技术潜力，又为伦理、文化与系统壁垒所困。这些发现扩展了全球AI医疗应用研究的视野，表明在康复这类高度依赖人际互动与情境判断的领域，技术落地必须与专业实践、文化语境深度耦合。研究建议，未来应通过制定文化适配的伦理指南、加强AI素养教育、优化资源分配三大路径，推动AI以负责任、可持续的方式融入康复医疗体系。唯有如此，人工智能才能真正成为物理治疗师的“智能助手”，而非颠覆性的“陌生来客”。