创伤与急诊外科中人工智能的感知技术接受度：一项定量研究

《Technovation》：Artificial intelligence in trauma and emergency surgery: A quantitative study of perceived technology acceptance

　　

人工智能（AI）是一项变革性技术，能够推动联合国可持续发展目标（SDGs）在各个行业的实施。在医疗领域，特别是在创伤和急诊外科等高度专业化的领域，其辅助临床决策的潜力正获得广泛认可。当设计和治理得当时，手术中的人工智能应用可以通过改善健康结果和促进福祉来助力实现可持续发展目标3（SDG 3）。此外，明确界定的人工智能在医疗领域的责任与问责框架，通过实现可审计性、明确责任分配以及通过透明治理机制培养机构信任，支持可持续发展目标16（SDG 16）。尽管存在这些机遇，但伦理和治理相关的关切仍是人工智能采用的核心议题，并显著影响着医疗专业人员、患者、技术提供者、开发者和政策制定者的态度。本探索性研究通过一个基于技术接受与使用统一理论（UTAUT）的框架，调查外科医生对人工智能采用的认知。该研究虽然以UTAUT为基础，但纳入了反映手术实践独特挑战的情境特定构念：绩效期望、感知诊断复杂性、以患者为中心的沟通导向、负责任的人工智能治理氛围以及共享责任感知。通过考察责任如何与传统的UTAUT构念（绩效期望、努力期望、社会影响和便利条件）相互作用，本研究为在高风险医疗环境中理解人工智能采用提供了更贴合情境的视角。通过一项由世界急诊外科学会（WSES）认可的、涉及72个国家624名医生的综合调查，研究人员旨在突出这些关切，并提出一个调和人工智能技术进步与保护患者和确保可持续医疗结果的伦理义务的概念模型。

人工智能（AI）作为一项颠覆性技术，能够支持在多个行业中实施联合国可持续发展目标（SDGs）。在医疗领域，人工智能正日益普及，成为辅助临床决策的宝贵工具，尤其是在创伤和急诊外科这类决策时间紧迫、信息常不完整且关乎生死的复杂环境中。人工智能可以处理大量患者数据，促进更快速、更准确的诊断，优化资源配置，帮助医疗系统应对人力短缺，从而支持建立更高效、可及、公平的全球医疗体系，这与可持续发展目标3（SDG 3）的宗旨一致。同时，设计良好的人工智能治理框架，能够通过透明算法和文档实现AI辅助临床决策的可审计性，并通过清晰的责任划分和透明的治理机制建立机构信任，这有助于支持可持续发展目标16（SDG 16）。

然而，尽管人工智能具有明显优势，但其在医疗领域的采用受到诸多伦理约束的阻碍。在手术背景下，未解决的伦理问题，如算法偏见、缺乏透明度和责任不清，可能会阻碍有效整合AI所需的信任和接受度。现有的技术接受模型，如UTAUT，可能无法充分捕捉手术领域中关于自主权和问责的独特复杂性。因此，本研究旨在检验外科医生对人工智能的认知如何影响其采用意愿。研究人员开发了贴合手术环境中人工智能采用特定情境的构念，特别引入了“共享责任感知”这一新构念，它反映了外科医生对于当AI工具参与临床决策时，责任应如何在医生、AI制造商和数据管理者之间分配的信念。

研究通过一项获得世界急诊外科学会（WSES）认可和宣传的在线问卷调查进行。问卷通过谷歌表单发放，调查期为2021年11月至2022年8月。共有来自72个国家的650名医生参与，剔除响应数量不足大洲的数据后，最终样本为624份有效问卷。研究采用偏最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）方法分析数据，该模型适合处理复杂模型和非正态分布数据。

研究结果首先通过评估外部测量模型，确认了所有构念的信度和效度。内部一致性（克朗巴赫α系数和组合信度）以及收敛效度（平均提取方差，AVE）均超过可接受阈值。判别效度也通过Fornell-Larcker准则和异质-同质比率（HTMT）矩阵得到支持。模型拟合良好，标准化残差均方根（SRMR）为0.071。

在结构模型评估中，研究检验了各假设路径。结果显示：
绩效期望（PE）是行为意向（BI）的最强预测因子（β?=?0.607，p?共享责任（RC）也对行为意向有显著的直接影响（β?=?0.287，p?以患者为中心的沟通导向（PCO）对行为意向有显著但较小的影响（β?=?0.082，p?=?0.007）。
感知诊断复杂性（PDC）和人工智能治理氛围（AIG）对行为意向的直接影响较弱且仅边缘显著（β?=?0.054，p?=?0.080；β?=?0.057，p?=?0.128）。这表明，易用性和基础设施支持虽然是必要的，但并非外科医生采用决策的主要驱动力，除非伴随责任感知和绩效成果。
共享责任还显著正向影响绩效期望（β?=?0.276，p?
中介效应分析进一步揭示了机制：绩效期望在共享责任与行为意向之间起显著中介作用（β?=?0.0168，p?
本研究讨论部分指出，共享责任感知的核心作用超越了单纯的技术或工具层面，将规范性治理信念置于技术评估的前沿，这在代理权分散的社会技术系统中尤为重要。技术性能仍是主要的实际驱动因素，但其评价受责任认知的影响。治理氛围和社会动态是必要的背景条件，但不足以单独驱动采用决策。这些发现对实现可持续医疗系统和制度完整性具有重要意义，强调了明确问责制作为人工智能赋能医疗制度微观基础的作用。对于管理者、政策制定者和技术开发者而言，研究的启示包括：实施策略需包含明确的伦理治理机制；培训和基础设施投资应配以强化共同责任的沟通策略；系统设计应允许人类监督和透明决策逻辑；政策制定需为人工智能问责，特别是在手术等高风险领域，提供法律清晰度。

研究结论总结：人工智能在革新医疗决策，特别是创伤与急诊外科决策方面具有巨大潜力。本研究通过一个情境化的探索性框架，实证检验了外科医生的采用意愿。结果表明，共享责任感知和绩效期望是外科医生人工智能采用意愿的主要驱动力。问责不仅是法律或伦理上的后续考量，更是塑造技术效益感知和评价的核心治理条件。相比之下，诊断复杂性和治理气候虽然是重要的情境因素，但并未直接激发采用决策。从理论上看，本研究将规范性治理信念作为社会技术系统中技术评价的前置因素，扩展了技术接受研究。从管理和政策视角看，研究结果表明，加速手术领域负责任的人工智能采用，需要超越技术验证，优先设计明确的问责协议，以界定外科医生、机构、技术开发者和数据管理者的角色，并将其与现有监管框架对齐。总之，手术中的人工智能采用根本上是一个治理问题。明确在人类与算法共同塑造临床决策时谁负责，可能是实现人工智能在可持续、可信赖医疗系统中潜力的决定性因素。