护理人员对人工智能技术应用态度的量表开发与验证研究：ASUAITIN量表的构建与评估

本研究针对护理实践中人工智能(AI)技术应用缺乏有效评估工具的问题，开发了"护理人工智能技术应用态度量表(ASUAITIN)"。通过文献扫描、专家评议和200名临床护士的实证检验，证实该15项双维度量表具有优异的结构效度(解释方差67.762%)和信度(Cronbach's α=0.910)，为评估临床护士对AI技术的正负向态度提供了首个标准化工具，对推动AI技术在护理领域的合理应用具有重要指导价值。

　　

随着人工智能(AI)技术在全球医疗领域的快速渗透，护理实践正面临前所未有的数字化转型。从AI辅助的临床决策支持系统到实时生命体征监测算法，这些创新技术虽然能优化护理流程、提升患者安全，却也引发了护理从业者对职业替代、伦理风险和技术异化的普遍焦虑。土耳其布尔萨乌鲁达大学健康科学学院的研究团队在《BMC Nursing》发表的研究，正是针对这一矛盾现状的破局之作——通过开发首个经过严格验证的"护理人工智能技术应用态度量表(ASUAITIN)"，为量化评估护士群体对AI技术的接受度提供了科学工具。

研究采用方法学设计与横断面研究相结合的策略，关键技术路径包括：基于文献的系统性条目池构建、15名专家参与的条目内容效度评价(CVR=0.75-0.95)，以及对土耳其马尔马拉地区大学医院200名临床护士的问卷调查。通过探索性因子分析(EFA)和内部一致性检验，最终确立了包含15个项目的双维度量表结构。

量表开发与验证结果

维度结构：EFA分析显示量表呈现清晰的二维结构，负面态度维度(6项)涉及对职业威胁、伦理风险等担忧，正面态度维度(9项)涵盖技术优势、培训需求等积极认知，累计解释方差达67.762%。

信度指标：总量表Cronbach's α达0.910，两个子维度分别为0.933和0.917，显示优异的内部一致性。

项目特征：所有条目因子载荷介于0.529-0.866，其中"将AI纳入护理核心课程"(0.820)和"AI技术培训需求"(0.866)等项目显示出最强鉴别力。

这项研究的创新价值在于：首次构建了专门针对护理场景的AI技术态度评估工具，其双维度结构精准捕捉了护士群体对技术应用既期待又忧虑的矛盾心理。量表不仅能为医疗机构实施AI技术前的员工态度摸底提供标准方法，其揭示的培训需求维度(如项目13-15均涉及教育诉求)更提示：系统的AI技术教育应成为护理继续教育的重点。尽管研究存在单中心取样的局限，但作为方法论研究，ASUAITIN为后续跨国比较研究奠定了基础，其土耳其语版本的成功开发也为其他语言文化背景下的量表适配提供了范本。随着AI技术在护理场景的深度整合，这一工具将在平衡技术创新与人文关怀的永恒命题中发挥持续价值。