土耳其三级医院儿科医师对医疗人工智能的认知与态度：一项横断面研究

本研究针对土耳其三级医院中从事儿科和家庭医学的医师，探讨其对医疗人工智能（AI）的知识水平、应用期望及伦理担忧。通过横断面问卷调查155名医师，发现73.6%参与者AI知识有限，但教育需求强烈；仅8.3%信任全自主AI系统，且责任归属多指向算法设计者（64.5%）和监管机构（27.7%）。研究揭示了土耳其医疗AI落地的教育缺口、文化阻力及政策障碍，为发展中国家儿科AI整合提供了实证依据。

　　

医疗人工智能（Artificial Intelligence, AI）正在重塑全球医疗体系，从辅助诊断到个性化治疗，其潜力备受瞩目。然而，在发展中国家，尤其是涉及儿科这类需要高度人文关怀的领域，AI的落地面临独特挑战——患儿家属的参与、临床决策的复杂性，以及医疗资源的区域性差异，都使得AI的应用远比成人医疗更为棘手。土耳其作为中等收入国家，其医师对AI的认知与态度尚未被充分研究，而这一群体恰恰是推动技术落地的关键力量。

为填补这一空白，来自安卡拉培训与研究医院的研究团队开展了一项横断面研究，聚焦儿科和家庭医学科的155名医师，通过自填式问卷评估其对AI的知识水平、应用预期及伦理顾虑。论文发表在《International Journal of Medical Informatics》，揭示了发展中国家儿科医疗AI推广的核心矛盾：医师们既期待技术红利，又因知识匮乏与责任归属问题而踌躇。

研究采用的关键方法包括：1）基于Likert量表的问卷设计，涵盖AI知识、信任度及责任归属维度；2）针对土耳其公立医院医师的便利抽样（样本来自儿科91人、家庭医学64人）；3）描述性统计与卡方检验分析人口学特征与AI态度的关联。

研究结果

1. 知识水平与教育需求：73.6%医师自评AI知识有限，但76.1%的住院医师表现出强烈学习意愿，凸显结构化培训的紧迫性。
2. 人机协作偏好：仅8.3%接受全自主AI决策，92%坚持人类医师主导，反映对技术不确定性的警惕。
3. 伦理争议焦点：64.5%将算法错误责任归于设计者，27.7%指向监管机构，而医师自身责任占比不足5%，暗示权责划分的模糊性。
4. 本土化障碍：教育缺口（如AI原理课程缺失）、文化阻力（对技术替代的焦虑）及医保政策滞后被列为土耳其AI推广的三大瓶颈。

结论与意义
该研究首次系统描绘了土耳其儿科医师群体的AI认知图谱，其价值在于：

1. 实践指导：提出“教育先行”策略，建议将AI伦理与操作培训纳入医师继续教育体系，尤其针对年轻医师（占样本74.8%）。
2. 政策启示：明确算法透明度与责任立法是提升信任的关键，例如建立AI医疗事故的第三方仲裁机制。
3. 技术适配性：强调儿科AI工具需嵌入家庭参与界面，以契合发展中国家多层级照护模式。

值得注意的是，研究者特别指出，土耳其的案例对同类经济体具有参照价值——当技术浪潮遭遇资源约束时，医师教育而非硬件投入，可能成为破局点。这一结论为全球卫生公平性（health equity）讨论提供了新注脚。