心理安全感和风险感知与急诊护士使用人工智能辅助分诊系统的意愿有关

《Scientific Reports》：Psychological safety and perceived risk are associated with emergency nurses’ intention to use AI-augmented triage systems

　　

摘要

急诊科人满为患的情况给分诊工作流程和患者优先级判定带来了持续的压力。为了辅助急诊决策，已经引入了基于人工智能（AI）的分诊系统，但一线医护人员是否采用这些系统可能取决于他们对技术的认知以及组织环境因素。本研究探讨了影响急诊护士态度和使用AI辅助分诊系统意愿的相关因素，特别关注了心理安全感和风险感知。2025年6月至8月期间，在上海的九家试点医院中对162名一线分诊护士进行了横断面调查。所有参与者至少有六个月的急诊分诊工作经验，并且至少有三个月的实际使用AI辅助分诊系统的经验。研究采用偏最小二乘结构方程模型（Partial Least Squares Structural Equation Modeling）来分析测量模型和结构模型。该模型解释了态度变异的57.2%以及使用意愿变异的41.0%。任务与技术的匹配度（β = 0.483，95%置信区间 [0.387, 0.574]）、系统的可解释性（β = 0.385，95%置信区间 [0.280, 0.484]）以及心理安全感（β = 0.401，95%置信区间 [0.294, 0.512]）与护士的态度呈正相关。态度与使用意愿也呈正相关（β = 0.629，95%置信区间 [0.526, 0.710]）。风险感知对态度与使用意愿之间的关联具有轻微的负调节作用（β = ?0.139，p = 0.039，f2 = 0.029），尽管95%置信区间包含零值。通过程序性和统计性检验评估了共同方法偏差（common method bias）；然而，无法完全排除同源偏差（same-source bias）的可能性。急诊护士使用AI辅助分诊系统的意愿与他们对技术的认知和组织环境因素均有关。心理安全感与他们对AI使用的态度呈正相关，而风险感知可能会在一定程度上削弱积极态度转化为实际使用意愿的效果。鉴于本研究采用横断面设计和自我报告的方式，其结果应被视为关联关系而非因果关系。实施策略应关注任务与技术的匹配度、系统的可解释性、责任边界以及心理安全的人机协作环境。