阿联酋患者对放射学中人工智能的认知与态度：基于信任构建的跨学科研究

本研究针对阿联酋患者对放射学人工智能(AI)应用的接受度问题，通过205例问卷调查探讨其知识水平、态度及潜在障碍。结果显示，89.8%受访者认可AI提升诊断准确性，但80.5%担忧数据安全，82.9%认为AI缺乏共情能力。研究为中东地区AI医疗落地提供了患者视角的关键数据，强调透明沟通与教育对技术推广的重要性。

　　

在医疗技术飞速发展的今天，人工智能(AI)正以前所未有的方式重塑放射学领域。从自动检测肺部结节到加速乳腺癌筛查，AI算法已能实现27.2%的阅片时间缩减和12%的灵敏度提升⁵
。然而这场技术革命面临着一个关键瓶颈——患者的信任危机。阿联酋的研究显示，尽管87.8%的患者承认AI能优化急诊分级，但85.8%的受访者表示缺乏对这项技术的基本认知，这种认知鸿沟正在阻碍AI医疗的临床转化。

为破解这一难题，来自阿联酋的研究团队在《Clinical Imaging》发表了一项开创性研究。通过精心设计的跨学科方法，研究人员首次系统描绘了中东地区患者对放射学AI的认知图谱。这项研究不仅揭示了文化因素对技术接受度的独特影响，更为全球AI医疗的本地化实践提供了范本。

研究采用非概率抽样法（包括便利抽样和雪球抽样）招募205例接受过放射学检查的阿联酋居民，通过经预测试的在线问卷收集数据。问卷内容涵盖三大维度：AI知识水平（如对深度学习算法的了解程度）、态度量表（采用Likert五级评分）及障碍评估（包括数据安全、共情缺失等指标）。统计方法采用频数分析和百分比呈现分类变量。

结果部分呈现多重发现：

1. 认知现状：仅22%受访者有直接AI使用经验，但81%对技术持开放态度，反映"高接受度、低接触率"的矛盾现象。
2. 效能认可：89.8%肯定AI提升诊断准确性，87.3%担忧实施成本，显示经济因素对技术推广的制约。
3. 信任障碍：80.5%聚焦数据安全风险，82.9%强调AI系统缺乏人类医生的共情能力，这些发现与沙特阿拉伯的同类研究形成文化共鸣^9-12
   。
4. 应用前景：86.3%相信AI能改善服务质量，83.9%对其潜在应用表示满意，这种"谨慎乐观"态度为技术改进指明方向。

讨论部分揭示深层启示：
该研究首次证实阿拉伯文化中"医患关系人格化"特质对AI接受的调节作用。相比技术参数，患者更关注AI决策的透明性（如算法如何解释肺结节恶性概率）和情感交互（如AI系统能否理解患者的焦虑情绪）。这些发现挑战了西方主导的"技术优先"推广模式，主张建立包含文化敏感性的AI伦理框架。

研究团队特别指出，当前AI教育存在严重的内容错配——医疗机构过度强调技术精度（如神经网络层数），而患者实际需要的是风险沟通（如数据如何脱敏处理）。这种认知偏差导致即便在MRI检查时间缩短20.6%的显著效益下⁶
，仍有85.8%受访者感觉信息不足。

这项研究的里程碑意义在于将"患者体验"纳入AI评估体系。正如作者Mohammad Rawashdeh强调的："当AI能在28.4%的敏感性提升和保持人类医生般的沟通能力间取得平衡时，真正的医疗革命才会到来。"该成果不仅为阿联酋的智慧医院建设提供政策依据，更为全球AI医疗的"以患者为中心"转型树立了新标准。