医疗人工智能与组织变革：伊斯坦布尔大学医院医护人员准备度与开放态度的量化研究

本研究针对医疗AI应用与组织变革的交叉领域，通过量化分析195名医护人员的MAIRS-MS和OTOC量表数据，揭示医护人员对AI的认知准备度（3.40±0.037）与组织变革开放度（3.95±0.643）呈低度正相关（r=0.236），且医生、男性及内科人员AI准备度更高。研究为医疗机构制定AI融合策略提供了实证依据，发表于《BMC Health Services Research》。

　　

在数字化转型浪潮中，医疗人工智能(AI)正重塑诊疗模式，但技术落地面临两大挑战：医护人员对AI的认知鸿沟，以及组织变革中的适应性障碍。伊斯坦布尔大学的研究团队敏锐捕捉到这一矛盾点——当AI能提升诊断精度（如MRI分析准确率提高18%）的同时，却有43.6%的医护人员从未使用过AI，且存在"机器人缺乏共情"的伦理担忧（文献20-23）。更棘手的是，医疗机构作为技术密集型组织，其变革成功率高度依赖员工的开放态度（OTOC），而既往研究表明，仅分享信息就能使变革接受度提升42%（文献42）。

为破解这一难题，Hafize Boyaci和Selma Soyuk开展了一项开创性研究。他们采用横断面定量设计，对195名医护人员（含27.7%医生、25.6%护士）同步评估医疗AI准备度(MAIRS-MS)和组织变革开放度(OTOC)。研究通过结构方程模型(SEM)揭示：尽管AI准备度与变革开放度仅呈弱相关（R²
=5%），但医生群体的AI认知因子得分显著高于技师（p<0.047），而外科医护人员变革开放度超越基础学科组（p<0.003）。这些发现为医疗机构分层培训提供了精准靶点。

关键技术方法包括：1）采用22项MAIRS-MS量表（Cronbach's α=0.928）和6项OTOC量表（α=0.908）；2）通过探索性因子分析(EFA)验证量表结构（KMO=0.892）；3）利用Lisrel 8.8构建SEM模型（RMSEA=0.087）；4）样本量按1:5比例确定，覆盖伊斯坦布尔大学医院3979名医护人员中的分层随机样本。

主要研究发现：

1. 人口学差异：男性医护的AI能力因子得分更高（3.80±0.615 vs 3.54±0.548，p<0.003），印证了技术接受度的性别鸿沟（文献61）；内科医生的伦理因子评分达3.92±0.702，凸显专科差异。
2. 量表验证：MAIRS-MS保留原量表的4因子结构（认知/能力/愿景/伦理），但EFA显示"工作流重组"条目（第7项）归入愿景因子，反映实操性认知的本地化特征。
3. 相关性模型：SEM证实能力因子与OTOC关联最强（β=0.38），暗示技术培训可能提升变革意愿，而伦理因子仅解释5%变异（p<0.01），提示需独立干预策略。

讨论部分指出三大启示：首先，医生群体的高准备度（3.57±0.491）与低变革焦虑（文献9）形成反差，可能源于其决策主导地位；其次，护士在伦理维度的突出表现（3.68±0.588）呼吁发挥其在AI伦理审查中的作用。最重要的是，研究首次量化了AI接受度与组织变革的"弱耦合"现象，挑战了"技术驱动必然引发文化变革"的假设（文献3）。

这项研究的价值在于：1）开发了适用于多元医护群体的MAIRS-MS-TR版；2）为《OECD人工智能原则》在医疗场景的落地提供本土证据（文献8）；3）提出"能力建设优先于文化改造"的阶段性干预策略。正如作者强调，当56.4%的医护人员已使用AI却仅有5%的变革认知转化率时（R²
=0.05），单纯技术培训远远不够，需建立"AI-组织变革"双轨发展模型。未来研究可拓展至私立医院场景，并探索元宇宙（文献68）等新兴技术对医护认知的冲击。