人工智能在整骨医学教育与研究中的机遇与挑战：一项跨学科视角的横断面研究

本研究针对整骨医学领域对人工智能(AI)整合认知的空白，首次通过横断面调查评估了18国190名整骨教育者/研究者对AI的知识水平、应用现状及态度。结果显示：参与者普遍认可AI在教育反馈、研究效率提升方面的价值，但存在技术能力不足、伦理担忧（如算法偏见、人类判断被替代）等障碍，且使用率与年龄、性别显著相关。该研究为制定整骨医学AI应用指南提供了实证依据，对推动该领域技术融合与伦理框架构建具有开创意义。

　　

在医疗健康领域，人工智能(AI)正以前所未有的速度重塑诊疗模式和教育体系。从ChatGPT辅助医学写作到AI影像诊断系统，技术革新已渗透至医疗各个环节。然而，在强调手法操作与临床经验并重的整骨医学(Osteopathy)领域，AI的应用却鲜少被系统探讨——这正是法国雷恩布列塔尼整骨学院(Institut d’Ostéopathie de Rennes-Bretagne)的Paul Vaucher团队在《International Journal of Osteopathic Medicine》发表的研究试图填补的空白。

研究团队通过横断面调查设计，于2023年12月至2024年2月间收集了来自18个国家185名整骨教育者/研究者的数据。采用主成分分析(PCA)验证问卷结构，重点考察了AI知识水平、教育/研究场景应用频率、态度量表评分及风险认知等维度。样本以30-50岁男性为主（占64%），欧洲参与者占比达89%，其中法国占57%。

主要发现呈现多维度分化
在"态度与认知"维度，83%受访者肯定AI对优化教学的价值，特别是在个性化学习路径设计（如自适应课程调整）和研究数据分析方面。但"使用能力"维度显示，仅37%能熟练操作AI工具，且应用集中于文献检索（78%）和日程管理（65%）等基础功能。值得注意的是，年龄与AI采纳呈显著负相关（p<0.01），30岁以下群体使用ChatGPT等生成式AI的比例是50岁以上者的3.2倍。

关于风险认知，教育工作者比纯研究者更少担忧技术替代（OR=0.62），但普遍警惕三大隐患：算法偏见（如训练数据导致的诊断偏差）、过度依赖引发的临床思维退化，以及AI生成论文对学术诚信的冲击。这种矛盾心态在讨论部分被归纳为"技术乐观主义与专业保守主义的张力"。

方法论亮点
研究采用雪球抽样扩大国际样本，通过PCA将28个初始问卷条目浓缩为5个核心维度（知识、使用、态度、风险、需求），信效度检验显示Cronbach's α>0.8。人口学分析采用多元线性回归，揭示性别与AI使用频率的关联强度（β=0.21）高于学历水平（β=0.07）。

结论与行业启示
该研究首次实证表明：整骨医学界对AI持"谨慎欢迎"态度，其技术融合面临专业特殊性带来的双重挑战——既要保持手法医学(Manual Therapy)的人文内核，又需借力机器学习(ML)提升教育效能。作者建议分阶段实施三项措施：开发整骨专用的AI伦理评估工具、建立教育者-技术人员的协作平台、将AI素养纳入继续教育必修模块。这些发现不仅为整骨医学，更为其他手法治疗学科（如脊椎按摩疗法）的数字化转型提供了范式参考。

值得注意的是，研究局限性包括欧洲样本过度代表（可能影响结论跨文化普适性），以及横断面设计难以捕捉态度动态变化。团队在讨论中呼吁后续研究应追踪AI实际教学效果，并开发针对整骨解剖学特征的可解释性AI(Explainable AI)模型。这项研究标志着整骨医学迈向"智能增强"时代的关键一步，其提出的"人机协同"框架或将重新定义未来手法医学教育的内涵。