AI临床决策支持系统实践探索：基于"有声思维法"的医者认知与工作流分析

这篇研究通过"有声思维法"(think-aloud protocol)和认知访谈，首次让14名临床医生(5名医师+9名理疗师)实际体验AI临床决策支持系统(AI CDS)，揭示了三大核心主题：态度认知、工作流整合与患者导航。研究填补了AI CDS"实施鸿沟"的研究空白，为人工智能在腰痛重症病理评估中的临床应用提供了实操性洞见。

　　

Highlight

方法

本研究采用"有声思维协议"(think-aloud protocol)和后续认知访谈相结合的方式。从现象学视角出发，采用主观认识论和唯心主义本体论来获取知识。主观认识论承认本研究中收集的经验具有情境依赖性，可能受参与者立场或观点影响；唯心主义本体论则考量不同临床医生对AI CDS的差异化体验。

结果

数据中浮现出三大主题：态度认知(Attitudes)、工作流整合(Workflow)和患者导航(Patient Navigation)，每个主题又包含三个子主题（如图2）。

讨论

让临床医生在真实医疗场景中体验AI工具的使用，为实施挑战和潜在效益提供了切实洞见。我们在PubMed检索发现，仅41篇研究涉及临床医生实际使用AI的体验，其中仅1篇记录具体临床场景。大多数研究聚焦医生对AI概念的抽象看法，或通过社交媒体等代理指标进行评估。

结论

通过收集临床医生使用AI CDS的真实体验数据，我们识别出与AI临床决策支持系统实施相关的具体考量因素。这些因素包括围绕态度认知和工作流整合的障碍，以及对安全性和过度依赖的担忧——这些都应该在进入可行性或试点试验前解决。尽管存在 clinician scepticism（临床医生怀疑论），但改善患者护理和提升安全性的优势表现突出，这在未来实施策略中值得重点关注。