结肠镜检查中人工智能辅助息肉检测的患者接受度现状：单中心调查研究

【编辑推荐】本研究针对AI在结肠镜息肉检测（CADe）和诊断（CADx）应用中的患者接受度问题，通过508例患者的横断面调查发现：年轻、高学历男性对AI接受度更高，但普遍存在认知缺口。研究首次揭示患者对AI改善健康结局的期待与当前使用不确定性间的矛盾，为临床推广AI技术需针对性教育提供了循证依据。

　　

在胃肠病学领域，人工智能（AI）正以前所未有的速度重塑诊疗格局。计算机辅助检测（CADe）和计算机辅助诊断（CADx）作为AI的两大核心应用，分别致力于提升结肠镜下的息肉检出率和实时病理判断能力。然而，当医生们热议AI能否将腺瘤检出率（ADR）提升20%时，一个关键问题被长期忽视——作为医疗行为最终受益者的患者，究竟如何看待这项技术？Mayo Clinic的研究团队在《Techniques and Innovations in Gastrointestinal Endoscopy》发表的研究，首次将聚光灯转向了这个沉默的大多数。

研究采用横断面调查设计，2023年9月至2024年2月期间，508名在Mayo Clinic接受结肠镜筛查或监测的患者通过平板电脑完成电子问卷。问卷聚焦AI在结肠镜中的应用认知、接受度及影响因素，采用Pearson卡方检验和有序逻辑回归进行统计分析。

【Demographics and Overall Survey Responses】
数据显示参与者平均年龄59.5岁，50.6%为女性。仅15.7%患者对AI非常熟悉，37.8%不确定AI是否已应用于当前检查。这种认知空白与AI技术的实际进展形成鲜明对比。

【Discussion】
研究发现三个关键分层现象：年龄、性别和教育程度构成接受度的三维坐标轴。年轻男性（尤其是高等教育群体）对AI辅助息肉检测的舒适度显著更高（P<0.01）。值得注意的是，相信AI能改善健康结局的患者，其接受度提升2.3倍（OR=2.3）。这种"信念效应"提示心理因素可能比技术参数更能影响患者决策。

研究揭示了临床实践中的认知悖论：尽管90%患者认同AI可能提升诊疗质量，但仅23%明确支持当前立即应用。这种"期待但不放心"的矛盾心态，凸显医患沟通中存在"技术解释缺口"。正如研究者强调的，当CADx系统已达到90%诊断准确度（满足PIVI标准）时，如何向患者解释"切除丢弃（R&D）"和"原位保留（LIS）"策略的利弊，将成为推广AI技术的新挑战。

这项研究的里程碑意义在于，它首次将患者视角纳入AI胃肠病学的发展蓝图。研究建议未来实施三阶段教育计划：首先通过可视化材料解释CADe/CADx工作原理；其次用临床数据展示AI如何降低10%的漏诊率；最后需建立透明的风险沟通机制，特别是针对不同人口学特征人群的差异化沟通策略。当AI结肠镜技术已准备好节省每年3300万至10亿美元医疗支出时，这项研究提醒我们：唯有跨越患者认知的"最后一公里"，才能真正释放AI技术的全部潜力。