综述：性生殖健康领域聊天机器人：弥合可及性与公平性鸿沟

这篇综述深入探讨了人工智能（AI）赋能的聊天机器人在性生殖健康（SRH）领域的应用前景。作为数字健康创新的代表，这类工具通过自然语言处理（NLP）技术提供个性化咨询，有效解决了农村和服务不足地区面临的医疗资源短缺、信息不平等问题，同时规避了传统服务中的污名化障碍。值得注意的是，文中强调需平衡技术潜力与伦理风险，包括数据隐私保护和算法偏见防范。

　　

数字健康革命中的SRH聊天机器人

背景

性生殖健康领域正经历着数字技术的深刻变革。据统计，美国约1900万育龄人群因地理障碍、诊所关闭等问题无法获得全面服务，而网络信息中高达40%存在谬误。AI聊天机器人以其24小时可及、隐私保护等优势，成为弥补这一缺口的新兴解决方案。

技术演进双维度

当前SRH聊天机器人主要沿两个维度发展：技术架构上分为规则驱动型、AI驱动型和混合型。早期规则驱动型（如1960年代技术）依赖预设脚本，仅能处理"避孕药漏服怎么办"等结构化问题；而搭载机器学习算法的AI型（如Planned Parenthood的Roo）可解析自由文本，实现动态应答。交互模式则分为任务导向型（如预约STI检测）和对话导向型（如印度SnehAI的持续性行为指导），后者五个月内达成800万次消息交互，展现出惊人用户粘性。

四大核心应用场景

教育领域，Layla’s Got You通过融入黑人及拉丁裔文化元素，使敏感话题的传播效率提升300%；决策支持方面，聊天机器人能基于用户生活方式推荐避孕方案，但复杂情感咨询仍需人工介入；症状分诊功能在COVID-19期间大放异彩，某美国研究显示AI分诊使STI检测优先级判断准确率达92%；随访管理则通过定时提醒显著提升避孕措施持续使用率，不过产后抑郁筛查等高级功能仍需临床验证。

公平性实现的三大挑战

技术鸿沟仍是最大障碍——老年群体和低收入者可能因智能设备使用技能不足被排除在外。内容验证体系缺失导致个别案例出现算法偏见，如对非二元性别者建议不准确。数据安全方面，欧盟GDPR与HIPAA的合规成本使小型机构难以负担，可能加剧资源分配不均。

未来发展方向

下一代SRH聊天机器人需突破三大瓶颈：开发轻量化版本适应低网速环境，建立跨学科内容审核委员会，以及创建"数字分流"系统实现与人工服务的无缝衔接。正如研究者强调，只有当技术设计真正植根于健康公平理念，这些数字工具才能成为缩小医疗差距的利器而非制造新障碍的推手。