护理实践中人工智能整合的障碍：基于摩洛哥护士的调查与启示

本研究聚焦人工智能(AI)在护理实践中的整合障碍，针对摩洛哥Hassan II医院的78名护士开展横断面调查。研究人员通过Likert 5级量表评估技术、组织、伦理及跨学科协作四大维度的障碍因素，发现护士群体虽熟悉数字技术但AI认知不足，关键障碍包括管理支持缺位、培训缺失、时间限制及数据安全隐忧。该研究为资源有限地区AI临床落地提供了实证依据，对优化护理数字化转型路径具有重要参考价值。

　　

在医疗数字化转型浪潮中，人工智能(AI)正逐步渗透到临床护理的各个环节——从智能监测患者的生命体征到辅助制定个性化护理方案。然而在摩洛哥等医疗资源相对有限的地区，这项变革却步履维艰。Hassan II医院的研究团队敏锐捕捉到这一矛盾：尽管AI技术能显著提升护理效率与质量，但实际临床采纳率始终低迷。究竟是什么阻碍了AI与护理实践的深度融合？为解答这个问题，Mohamed Benfatah领衔的团队开展了一项开创性研究。

研究采用横断面调查设计，对78名临床护士进行结构化问卷评估。通过精心设计的Likert 5级量表，团队系统采集了受访者在技术接受度、组织支持度、伦理接受度等维度的量化数据。样本覆盖不同年龄、学历和工龄的护理人员，确保结果具有代表性。统计分析不仅揭示了表层障碍，更深入挖掘了各因素间的交互影响。

Sociodemographic Characteristics of Participants
数据显示65.4%受访者为女性，42.3%处于25-34岁职业黄金期。学历构成中，56.4%持护理文凭，37.2%拥有护理学士学位，呈现典型的临床护理人力结构。值得注意的是，近半数护士具有6-10年工作经验，这批中坚力量的态度对技术推广至关重要。

Technological Barriers
尽管87%护士能熟练使用电子病历等数字工具，但仅23%自评了解医疗AI应用。高达68%的受访者认为医院硬件设施无法支持AI系统运行，51%直言缺乏操作培训。这些数据暴露出技术落地的双重瓶颈：既缺"硬实力"（基础设施），又缺"软实力"（人力资本）。

Organizational & Ethical Challenges
79%护士指出管理层未提供明确的AI实施路线图，62%担忧AI决策可能削弱护理人文关怀。在数据安全方面，45%对患者隐私保护表示强烈忧虑。这些发现印证了AI推广中"非技术因素"的关键作用——即使技术成熟，若缺乏组织保障和伦理共识，仍难以实现有效整合。

Discussion
研究揭示了资源有限地区AI落地的特殊性：不同于发达国家关注技术先进性，摩洛哥护士更关切基础培训和数据安全等"生存级"需求。这种差异提示技术推广必须因地制宜——在基础设施薄弱的地区，应优先建设数字基座，同步开展分层培训。

Conclusion
该研究构建了首个针对摩洛哥护理AI障碍的分析框架，证明技术-组织-伦理三重障碍的协同效应。特别强调：AI不应被视为护理人力的替代品，而需设计为"增强智能"辅助系统。这些见解为同类地区的数字化转型提供了重要路标，也为全球护理AI研究补充了发展中国家视角。论文发表在《Journal of Radiology Nursing》，为跨文化医疗技术传播研究树立了新范式。