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为明晰 AI 对伊朗初级医疗保健（PHC）系统的影响，研究人员构建框架分析，为系统发展提供方向。
在全球医疗体系中，初级医疗保健（Primary Health Care，PHC）犹如基石，对满足民众健康需求起着至关重要的作用。伊朗构建了覆盖全国的 PHC 网络，在扩大医疗覆盖、服务农村地区等方面成果显著。然而，随着时代的发展，这个体系遭遇了诸多困境。技术革新的浪潮中，人工智能（Artificial Intelligence，AI）异军突起，在医疗领域展现出巨大潜力，有望重塑 PHC 的格局。但 AI 的快速发展也带来了新的问题，比如应用 AI 时面临的诸多不确定性，以及不同国家在将 AI 融入 PHC 系统过程中遇到的难题，这些问题在伊朗同样存在。因此，如何将 AI 与伊朗的 PHC 系统深度融合，发挥其最大效能，成为亟待解决的问题。
为了应对这一挑战，来自伊朗克尔曼医科大学健康前瞻与创新研究中心、马来西亚国际伊斯兰大学等机构的研究人员展开了深入研究。该研究成果发表在《BMC Primary Care》杂志上，为伊朗 PHC 系统在 AI 时代的发展绘制了一幅极具价值的蓝图。
研究人员采用了定性研究方法，构建了一个独特的概念框架。这个框架整合了 “未来三角”（Future Triangle，FT）模型和 “健康系统治理”（Health Systems Governance，HSG）模型。通过 FT 模型，研究人员从 “过去的负担”（Weights of the Past，WP）、“现在的推动”（Push of the Present，PP）和 “未来的拉力”（Pulls of the Future，PF）三个维度，全面审视 AI 在伊朗 PHC 系统中的应用情况。同时，借助 HSG 模型，充分考虑了健康治理（Health Governance，HG）、医疗服务提供者（Health Providers，HPs）和医疗服务接受者（Health Recipients，HRs）这三类关键利益相关者的需求和影响。在数据收集阶段，研究人员通过文献回顾、专家调查等方式，广泛收集与各维度相关的数据，并运用主题分析等方法对数据进行深入剖析。
研究结果呈现出多维度的发现：
- 现在的推动（PP）：AI 对 PHC 系统的影响：AI 在全球 PHC 系统中的应用，为各个利益相关者带来了诸多机遇。对于 HG 而言，AI 有助于实现成本效益优化、提升服务交付质量以及基于证据的政策制定；HPs 可借助 AI 提升专业能力、优化服务流程、加强患者随访；HRs 则能获得更好的就医体验，享受以患者为中心的医疗服务。不过，AI 的应用也面临着诸多挑战，如缺乏全面的经济分析、存在数据质量问题、面临法律和隐私风险等。
- 过去的负担（WP）：伊朗 PHC 系统的挑战：伊朗的 PHC 系统在发展过程中积累了不少问题。HG 在政策制定、规划、监测评估以及服务提供等方面存在不足；HPs 面临人力资源短缺、团队协作不稳定和员工绩效不佳等问题；HRs 则面临医疗服务可及性差、患者参与度低等困扰。这些问题严重阻碍了 AI 在伊朗 PHC 系统中的有效应用。
- 未来的拉力（PF）：智能 PHC 系统未来形象的特征：专家们认为，未来智能 PHC 系统应具备前瞻性、适应性、协作性等 15 个关键特征。在这样的系统中，各利益相关者将发挥不同作用，HG 积极接纳新技术，HPs 努力掌握相关技能，HRs 信任并接受技术带来的变革。
基于上述研究结果，研究人员描绘了两种截然不同的未来场景：
- 悲观场景：智能 PHC 的反乌托邦：在此场景下，FT 的各组成部分发展失衡，利益相关者缺乏明确的未来愿景，导致系统协调不畅，AI 应用混乱无序。过去的问题持续存在，AI 不仅无法发挥积极作用，反而引发更多焦虑和担忧，整个 PHC 系统陷入困境。
- 乐观场景：智能 PHC 的乌托邦：在这种场景中，FT 各维度实现平衡发展，利益相关者拥有共同的清晰愿景，并通过协作推动系统发展。AI 被合理应用，充分发挥其优势，提升医疗服务质量，有效解决过去的难题，助力 PHC 系统迈向健康促进的新高度。
研究结论与讨论部分强调，AI 在伊朗 PHC 系统中的应用充满机遇与挑战。为实现乐观的未来场景，研究人员提出了一系列针对性的建议，包括制定政策、建立案例库、解决公平性和质量问题、强化信息系统等。同时，研究也指出了自身的局限性，如研究成果在不同国家的适用性有限、AI 技术快速发展可能使研究结果过时等。尽管如此，该研究为伊朗乃至全球其他国家在 AI 与 PHC 系统融合方面提供了宝贵的参考，为后续研究和实践指明了方向，具有重要的理论和实践意义。
