医疗AI信任构建之道：基于波兰人群偏见的数字健康技术采纳关键因素研究

本研究针对波兰低数字素养医疗环境中AI技术采纳难题，通过"AIValue4Health"项目开展千人级偏好调查，创新性采用假设权衡实验揭示：医生背书可使28%参与者转向AI选择，免费访问更使支持率达80%，为数字健康转型提供了"临床专家引领+验证研究+普惠政策"的三维实施路径。

　　

在WHO《全球数字健康战略2020-2025》的背景下，人工智能(AI)正重塑医疗生态。然而在波兰这类数字素养偏低的地区，AI技术的临床应用面临严峻的信任危机——患者既期待技术红利，又担忧算法黑箱。这种矛盾在新冠疫情期间尤为凸显，当远程诊疗需求激增时，基层医疗机构却因缺乏数字基础设施而陷入两难。

波兰克拉科夫Sano计算医学中心的研究团队敏锐捕捉到这一痛点，在欧盟"地平线2020"计划资助下，设计了具有双重创新性的"AIValue4Health"研究。该项目不仅通过CAWI（计算机辅助网络访谈）对1000余名波兰居民开展定量调查，更首创性地引入离散选择实验(DCE)，让参与者在传统医疗与AI增强方案间进行真实场景下的权衡抉择。

研究方法上，团队依托专业调研机构Inny Format构建符合GDPR标准的样本库，采用PKJPA（访员质量控制程序）确保数据可靠性。核心实验设计包含：1）基础态度量表评估，包含15项AI认知陈述；2）两个情景模拟实验，分别测试医生推荐和费用减免对AI采纳的影响；3）人口统计学分析，控制年龄、教育程度等混杂因素。

研究结果部分呈现多重发现：

1. 背景特征：表1显示样本中高等教育群体占比42%，但仅23%自评熟悉AI医疗应用，印证数字素养鸿沟存在。
2. 验证需求：表2中50%受访者强烈要求AI系统需持续监控，反映对算法透明性的高度期待。
3. 场景实验：在医生背书的干预下，AI支持率从基线52%跃升至80%，而免费访问策略使偏好反转幅度达76%，证明经济因素与专业权威的双重杠杆效应。

讨论部分指出三个突破性认知：首先，突破传统技术接受模型(TAM)，发现医疗AI的采纳决策中临床专家意见权重超过技术易用性；其次，揭示"验证缺口"现象——即使非专业用户也强烈要求算法需有临床验证研究(Clinical Validation)背书；最后，提出"三阶段信任构建"框架：技术可靠性→专业认可→普惠可及。

该研究对全球数字健康转型具有范式意义：一方面证实AI在资源有限地区的普惠医疗潜力，另一方面警示单纯技术驱动路线的局限性。正如作者Katarzyna Kolasa强调的，未来政策应聚焦建立"医生-开发者-患者"三角协作机制，将欧盟《人工智能法案》的伦理要求转化为可操作的临床路径。这些发现为正在制定数字健康战略的发展中国家提供了关键实证依据。