解锁数字医疗信任密码：测量工具大揭秘与提升策略全解析

为解决数字医疗中信任测量及理解不足的问题，研究人员开展测量工具相关研究。结果发现信任测量存在缺陷且影响因素众多。该研究为完善测量工具、提高数字医疗信任度提供方向，值得科研读者一读。

　　

在当今数字化时代，数字健康（广泛涵盖医疗领域使用的所有技术，本文聚焦于支持医疗服务提供和管理的技术与产品）正逐渐改变着人们获取医疗保健的方式。它就像是一位贴心的 “健康小助手”，不仅能提供以患者为中心的个性化医疗服务，还能让多学科医疗团队的协作更加高效，大大增加了医疗互动的频率。像常见的移动健康应用、电子健康记录、可穿戴设备、远程医疗、在线健康服务以及医疗人工智能等，都属于数字健康的范畴。

然而，这位 “小助手” 在实际应用中却遇到了一些阻碍。尽管数字健康的效果得到了不少证据的支持，但它在实际中的可持续应用却十分有限。这就好比一辆性能卓越的汽车，却因为某些原因无法在道路上顺畅行驶。经过研究发现，用户对数字健康的信任问题，成为了影响其广泛应用的关键因素。

信任，这个看似简单的概念，在数字健康领域却变得十分复杂。在传统医疗中，患者和医生之间的信任，以及公众对整个医疗系统的信任，一直都是医疗服务顺利开展的重要基础。而在数字健康的世界里，信任同样起着至关重要的作用。不同的是，它受到多种因素的影响，比如个人的经历、期望、认知，以及人际间的关系、服务提供者的类型，甚至地理环境和社会背景等。就像人们对政府提供的电子健康记录服务的信任程度，往往和对私人开发的移动健康应用的信任程度有所不同。

不仅如此，数字健康领域的信任还因用户群体的不同而存在差异。消费者在面对数字健康服务时，由于知识和权力的不对等，往往处于相对弱势的地位。他们会担心数字健康服务是否真的有用，个人隐私能否得到保护，数据是否准确，信息质量是否可靠等等。而医疗专业人员对数字健康的关注点则更多集中在系统的互操作性、功能是否完善、沟通是否顺畅、服务的声誉以及培训是否充足等方面。

尽管信任在数字健康领域的重要性已经被大家所熟知，但目前对于数字健康领域信任的具体维度和内涵，人们的了解还十分有限。这就好比在黑暗中摸索，没有清晰的方向。这种认知上的不足，导致了难以开发出科学有效的测量工具，无法对信任进行标准化的评估。而缺乏这样的工具，又进一步影响了数字健康技术的改进和新工具的开发。就像盖房子没有准确的图纸，很难保证房子的质量和实用性。因此，深入了解消费者和医疗专业人员对数字健康的信任，开发出可靠的测量工具，成为了推动数字健康发展的当务之急。

为了解决这些问题，相关研究人员进行了深入探索，并在《npj Digital Medicine》期刊上发表了题为 “Systematic review of instruments measuring trust in digital healthcare: a psychometric evaluation” 的论文。通过这项研究，他们得出了一系列重要结论，这些结论对于推动数字健康的发展具有重要意义。

在研究方法上，研究人员采用了系统全面的方式。他们严格遵循 PRISMA（Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses，系统评价和荟萃分析的首选报告项目）指南，在多个电子数据库（如 PubMed、Embase、Cochrane 等）中进行了广泛的文献检索。检索时使用了精心设计的策略，涵盖了 “信任”“数字医疗” 和 “调查” 等关键概念。通过筛选，最终确定了符合条件的研究进行深入分析。这种严谨的方法确保了研究结果的可靠性和科学性。

下面让我们来详细看看这项研究的结果：

1. 研究筛选与基本情况：研究人员最初从五个数据库中检索到了 1944 项研究，经过层层筛选和全文审查，最终有 49 项研究符合纳入标准。这些研究的发表时间跨度为 2010 年至 2023 年，其中约四分之一在 2021 年发表。中国和美国是发表相关研究最多的国家。研究设计主要以横断面调查研究为主，也包括少量随机对照试验、现场实验和回顾性观察研究。参与研究的人群广泛，包括患者、患者家属、医疗专业人员等，调查数据主要通过在线、纸质或两者结合的方式收集。
2. 数字医疗方式与干预措施：研究涉及的数字医疗干预措施多种多样，主要包括各种数字医疗设备（如聊天机器人、可穿戴设备、传感器等）、远程医疗（如远程咨询、远程患者监测等）以及移动健康（如移动健康应用、移动管理系统等）。这表明数字医疗在实际应用中的形式丰富多样，但也增加了研究信任问题的复杂性。
3. 信任的定义：在这些研究中，约 42.9% 的研究没有对信任进行定义，而在给出定义的研究中，定义的内容也各不相同。有的将信任定义为对数据准确性的关注，有的认为是愿意依赖数字医疗服务，还有的从信任在人际关系、数据共享、使用意图等方面的作用来定义。这反映出目前对于数字健康领域信任的定义还缺乏统一的标准。
4. 测量信任的工具：大部分研究（73.5%）使用单维度工具来测量数字健康领域的信任，还有一些研究使用的工具具有两到五个维度。而且，信任常常与其他概念（如行为意图、满意度等）一起测量，只有少数研究单独测量信任。在研究模型的构建上，有的研究基于已有的理论框架进行扩展，有的采用其他理论，还有一些研究自行开发信任相关的项目。此外，很多研究采用了之前发表的调查工具，部分研究还借鉴了非健康领域的信任测量项目。这说明目前测量数字健康领域信任的工具和方法存在多样性，但也缺乏规范性。
5. 信任的维度与测量项目：研究总结出了多个与信任相关的维度和测量项目，并发现一些维度在多项研究中被提及。这些维度和项目为进一步理解数字健康领域的信任提供了参考，但也需要进一步的整合和规范。
6. 调查回应选项与验证：调查回应选项主要以 Likert 量表为主，包括 5 点、7 点和 4 点量表等，也有少量其他选项。在验证方面，部分研究采用了定性和定量的验证方法，但仍有一些研究没有报告验证方法，或者声称使用的调查工具已在其他人群或背景中验证过。这表明在测量工具的验证环节，也存在需要改进的地方。
7. 相关因素与结果测量：研究发现，影响数字健康领域信任的因素众多，包括感知风险、隐私担忧、先前经验、数字素养、教育水平等。信任与数字健康的使用意图、采纳、接受和有用性等方面密切相关。例如，消费者对数字健康的信任会影响他们是否愿意使用或继续使用相关服务，而医疗专业人员的信任则与数字健康工具的使用和接受程度有关。
8. 消费者信任倾向：消费者在面对数字健康服务时，往往更倾向于信任人与人之间的互动，而对机器的信任相对较低。比如，他们不太信任人工智能的目标设定功能、皮肤病的远程诊断以及虚拟现实的正念训练等。但如果他们认为数字健康服务中有人的参与，对其信任度会有所提高。
9. 不同方面的信任水平：研究还发现，消费者对远程医疗服务、医疗服务提供者作为信息来源以及移动虚拟人工智能支持的虚拟代理进行医疗访谈等方面的信任度相对较高。
10. 医疗专业人员的信任：少数研究关注了医疗专业人员对数字健康的信任，发现认知信任（通过客观观察他人表现形成的信任）对他们使用移动健康应用的行为有显著影响，教育干预可以提高他们对数据隐私的信任。

综合研究结果和讨论部分来看，这项研究意义非凡。它揭示了当前数字健康领域信任测量的现状，发现信任测量存在诸多问题，如测量工具来源不规范、定义不明确、缺乏针对性的验证等。这就像是为数字健康领域的信任研究亮起了 “警示灯”，提醒大家需要改进研究方法和测量工具。同时，研究也明确了信任在数字健康领域的重要作用，它与消费者和医疗专业人员的行为密切相关。而且，研究还指出了影响信任的多种因素，为后续提高数字健康领域的信任度提供了方向。例如，可以通过提高数据准确性、提升干预措施质量、增强用户数字素养、优化用户体验和提供个性化服务等方式来增强信任。此外，研究人员强调了建立基于证据的理论框架的重要性，这将有助于更系统地理解和测量数字健康领域的信任。虽然研究存在一定的局限性，如部分测量工具不可靠、研究设计存在潜在偏差等，但它为未来的研究指明了方向，推动数字健康领域朝着更加科学、可靠的方向发展，让数字健康更好地服务于人们的健康。