人工智能增强床旁超声在儿科急诊中的信任构建：技术、情境与用户因素的多维分析

针对AI增强床旁超声（AI-augmented POCUS）在儿科急诊医师中的信任障碍问题，加州大学旧金山分校团队通过半结构化访谈，揭示了技术可靠性、临床适用性、用户经验、社会认可及环境渗透五大关键影响因素，为AI医疗工具的临床转化提供了实践框架。

　　

在医疗技术飞速发展的今天，人工智能（AI）正逐步渗透到临床诊断的各个环节。其中，床旁超声（Point-of-Care Ultrasound, POCUS）因其便携性和实时性成为急诊医学的重要工具，但操作者经验不足导致的诊断差异始终是痛点。尽管AI辅助技术已能实现图像自动解读，临床实际应用却进展缓慢——儿科急诊领域尤为突出，这里既有儿童生理特殊性带来的技术适配难题，也有医师对"黑箱算法"的天然警惕。如何破解信任困局，成为推动AI-POCUS落地的关键钥匙。

加州大学旧金山分校的Margaret Lin-Martore团队在《JACEP Open》发表的研究，首次系统解构了儿科急诊医师对AI增强POCUS的信任维度。研究者采用定性研究方法，对14名具有不同POCUS经验的学术型儿科急诊医师进行深度访谈，基于Yang的AI信任框架，运用模板分析法提炼出五大核心影响因素。

研究团队通过半结构化视频访谈收集数据，采用模板分析法对转录文本进行编码，重点关注技术性能、临床情境适配性等预设维度，并在分析过程中新增"环境渗透"这一新兴主题。所有参与者均来自同一学术医疗中心的三家不同规模儿科急诊科，确保专业背景同质性的同时覆盖了从初级到资深（1-34年从业经验）的完整职业光谱。

技术可靠性是信任基石
受访者强烈要求AI系统必须提供可验证的准确性数据，强调"垃圾进垃圾出"原则——若训练数据质量存疑，诊断建议便不可信。一位医师坦言："当AI显示'20%置信度'时，我根本不敢采纳"。透明度和可干预性同样关键：医师需要随时覆盖AI判断的权限，避免陷入"与机器对抗"的决策疲劳。值得注意的是， medico-legal（医疗法律）风险成为高频担忧，特别是AI误判可能引发的过度检查连锁反应。

临床情境的"年龄陷阱"
儿科特殊性放大了对数据代表性的焦虑。多位医师质疑："训练集若以成人为主，对早产儿的评估还可靠吗？"这种对潜在偏见的警觉，促使研究者将"上下文适用性"列为独立维度。有趣的是，医师们并不苛求实时算法解释，但要求能便捷查阅模型的训练人群特征和验证指标，这种"可追溯的透明"或将成为儿科AI产品的差异化优势。

用户画像决定接纳曲线
研究发现信任度与使用者经验呈U型关系：新手因自身技能不足更易依赖AI，专家则保持审慎态度。一位教学主管忧心忡忡："住院医师若跳过思考直接采纳AI结果，会丧失独立判读能力"。这种担忧引发出人机协作的黄金准则——AI应像"可调节的安全网"，根据用户水平动态调整辅助强度。跟踪数据还揭示信任建立的动态特征：初期必然经历"验证期"，随着使用频次增加形成渐进式接纳。

社会认同的杠杆效应
相比厂商品牌，专业共同体背书更具说服力。美国急诊医师学会（ACEP）的认证被视作"信任加速器"，而科室超声主任的推荐则能产生"同侪说服"的涟漪效应。这种社会验证机制提示，产学研合作中第三方学术机构的早期介入至关重要。

无处不在的AI环境
超出预设框架的发现是，医师们普遍承认已对AI形成"无意识接纳"——从电子病历的预测警报到影像存档系统，医疗AI的常态化存在创造了接受新技术的心理基础。这种环境渗透效应或可解释为何年轻医师更愿尝试AI工具。

该研究的实践意义在于为AI-POCUS开发提供了"用户信任路线图"：技术上需确保可解释性和人工否决权，数据上明确标注儿科适用边界，产品设计上实现辅助层级自定义，推广策略上重视KOL（关键意见领袖）背书。这些发现不仅适用于超声领域，对AI在急危重症场景的全面落地均有启示。正如研究者强调，当AI成为"无处不在的听诊器"，建立信任已不再是技术问题，而是人机协作哲学的深刻重构。