AI赋能产科床旁超声在低收入国家的应用前景与挑战：多利益相关方视角分析

本研究针对中低收入国家(LMICs)产科超声普及面临的培训不足、资源短缺等挑战，创新性探讨了人工智能(AI)赋能床旁超声(POCUS)技术的应用前景。通过混合方法调查41名非洲LMICs医疗从业者，揭示了AI-POCUS在提高产前检查(ANC)质量、优化转诊流程方面的潜力，同时指出算法准确性验证、数据隐私保护等关键实施考量，为AI技术在资源受限地区的医疗整合提供了重要参考。

　　

在全球孕产妇健康领域，世界卫生组织(WHO)2016年指南建议妊娠24周前至少进行一次超声检查，用于评估孕周(gestational age)和胎儿异常。然而在中低收入国家(LMICs)，专业人才短缺、设备维护困难等问题严重制约着超声技术的普及。传统床旁超声(POCUS)虽通过助产士任务分担(task sharing)部分缓解了问题，但图像解读依赖经验、工作负担加重等新挑战不断涌现。这种背景下，能自动解读图像的AI赋能超声技术被视为潜在突破口，但其在资源受限地区的适用性仍充满未知。

美国加州大学旧金山分校的研究团队在《BMC Pregnancy and Childbirth》发表研究，首次系统评估了AI-POCUS在非洲LMICs的应用前景。研究采用混合方法，对41名来自肯尼亚、乌干达等国的助产士、产科医生和政策制定者进行问卷调查和焦点访谈，重点探讨四大主题：AI功能优先级、对产前保健的影响、卫生系统整合考量以及研究重点。技术方法上采用REDCap电子问卷收集定量数据，通过Zoom进行半结构化访谈和焦点小组讨论(FGDs)，使用主题分析法处理质性数据，并整合Likert量表结果进行交叉验证。

研究结果呈现多维度发现：

1. 优先AI功能方面，胎儿心率/存活率(87.5%)、多胎妊娠(85%)和胎盘位置(85%)被列为最关键检测指标，而孕周自动测算虽被70%受访者认可，但受限于孕妇就诊延迟的实际问题。值得注意的是，57.5%受访者支持先天性异常筛查，但对其引发的伦理争议表示担忧。

2. 产前保健影响方面，AI-POCUS被认为可提升ANC就诊率(65%认同)和医患信任度(60%)，但较传统POCUS(分别为75%和82.5%)效果略逊。质性访谈揭示，AI可能削弱医患互动："产妇希望看到胎儿图像，仅显示AI生成数据可能影响信任"(助产士3,FGD)。

3. 卫生系统整合中，97.2%支持助产士作为主要使用者，但强调需配套强化转诊路径："发现异常后的处理流程才是关键"(研究员3,IDI)。72.5%认为AI会优化文档记录，但数据主权问题突出："部长不愿医疗数据存于美国公司云端"(政策制定者2,IDI)。

4. 研究重点排序显示，算法准确性(77.5%)和ANC质量影响(65%)最受关注，而母婴死亡率改善(15-32%)因受多重因素干扰被相对弱化。

这项研究的重要意义在于首次全面勾勒了AI-POCUS在资源受限地区的应用图景。结论指出，该技术虽能通过自动化解读扩大超声可及性，但必须同步解决三大核心问题：算法在多样本人群中的验证、与现有医疗流程的无缝整合、以及严格的数据治理框架。特别值得注意的是，研究强调AI技术不应孤立推进，而需嵌入强化转诊系统、优化人力资源配置的整体改革中。正如讨论部分指出，在血压计等基础设备仍短缺的诊所，盲目引入高端技术可能反致ANC服务质量失衡。这些发现为全球健康技术创新提供了重要范式——技术突破必须与卫生系统能力建设同步，才能真正实现WHO"积极妊娠体验"的愿景。