医护人员对基于家庭的人工智能疼痛管理系统用于癌痛的认知与需求：一项质性研究

《International Journal of Nursing Sciences》：Healthcare professionals’ perceptions and needs for a Home-Based Artificial Intelligence Pain Management System for cancer pain: A qualitative study

　　

摘要
目的 本研究旨在探讨香港医护人员（HCPs）对基于家庭的人工智能疼痛管理系统（HAIPMS）用于癌痛的认知与需求。
方法 采用质性研究方法，于2025年3月至6月期间，对来自香港赛马会安宁之家（JCHH）的14名HCPs进行半结构化访谈。数据采用主题分析法进行分析。
结果 共纳入14名参与者（平均年龄37.5岁，标准差9.5岁；男性3名[21%]，女性11名[79%]）。其专业经验范围为3至33年。主题分析生成三个主题和十个亚主题。主题包括：1）受重视但支持不足的家庭癌痛管理，包括依赖家庭及间歇性专业支持；家庭照护中的舒适性、可负担性与系统缓解；以及主观评估、用药依从性差与延迟支持；2）对人工智能整合的谨慎乐观态度，包括对可见、可测量及持续疼痛监测的期望；对人工智能实施风险的担忧；以及由专业与代际差异塑造的异质性态度；3）HAIPMS实施的实践需求，包括基本功能模块、以用户为中心的设计与适应性、安全与伦理保障要求，以及培训与持续支持。
结论 HCPs认为HAIPMS是一个潜在有用的家庭癌痛管理辅助工具，前提是它能够维护专业自主性、适应本地照护情境，并纳入伦理保障、用户友好设计与持续支持。这些发现为开发家庭癌痛管理中的AI辅助疼痛管理系统提供了实践指导。

论文解读文章

在全球癌症发病率快速上升的背景下，癌痛管理成为临床照护的核心挑战之一。香港地区人口老龄化进一步加剧了癌症照护负担，癌痛在晚期和转移性癌症患者中尤为突出，显著影响患者的生活质量。当前癌痛管理范式主要依赖主观患者报告和间歇性临床评估，缺乏客观、持续的监测手段，尤其在家庭照护环境中，患者面临及时医疗指导不足、疼痛评估不准确、用药依从性差等问题，导致管理效果不佳。人工智能（AI）技术通过客观、连续、多模态评估展现出改善癌痛管理的潜力，但临床转化仍有限。为弥补这一空白，研究人员团队启动了基于家庭的人工智能疼痛管理系统（HAIPMS）的研发，旨在为家庭癌痛管理提供临床导向的平台。香港医护人员（HCPs）对AI系统的接受度是成功实施的关键，但相关质性证据稀缺。因此，本研究旨在探索香港HCPs对HAIPMS的认知与需求，为系统设计、开发和临床转化提供依据。该研究发表于《International Journal of Nursing Sciences》。

研究人员采用质性研究设计，通过面对面半结构化访谈，于2025年3月至6月从香港赛马会安宁之家（JCHH）招募14名HCPs（3名医生，11名护士）。样本来源为社区姑息照护、住院姑息照护及肿瘤专科科室，覆盖不同角色和经验层次。数据收集至饱和（12次访谈后初步饱和，额外2次确认），采用归纳性主题分析法，遵循Braun和Clarke六步法，由两名研究者独立编码、讨论共识形成主题，并经由第三研究者审计确保中立性。关键技术方法包括：半结构化访谈（基于文献和团队讨论开发指南，经预试验修订）、目的性抽样、双人独立主题分析、成员检验、审计追踪等。

研究结果通过主题分析得出三个主题及十个亚主题。

**主题1：受重视但支持不足的家庭癌痛管理**
- **依赖家庭及间歇性专业支持**：通过访谈发现，当前模式融合专业医疗指导和家庭主导自我管理，专业支持主要为定期家访和间歇远程咨询，日常照护责任落在患者和照护者身上。
- **家庭照护中的舒适性、可负担性与系统缓解**：HCPs认为家庭照护提供心理舒适、减轻经济负担并节省医疗资源。
- **主观评估、用药依从性差与延迟支持**：受访者指出疼痛评估主观（依赖自述或观察），用药依从性差（源于误解、恐瘾），且缺乏及时远程支持，香港高密度居住环境及便携设备不足进一步限制标准化评估。

**主题2：对AI整合的谨慎乐观态度**
- **对可见、可测量及持续疼痛监测的期望**：HCPs期望AI通过多模态数据生成量化客观报告，实现疼痛可视化，支持个性化干预和持续远程监测，减少家访负担。
- **对AI实施风险的担忧**：受访者关注数据隐私安全、技术可及性（老年患者数字素养低）、AI辅助临床决策边界（必须保留医生最终判断），以及非技术成本（培训、维护、团队建设）。
- **由专业与代际差异塑造的异质性态度**：年轻HCPs更熟悉AI并愿意接受，资深同事更关注可行性；医生强调决策自主权，护士强调工作流程效率。

**主题3：HAIPMS实施的实践需求**
- **基本功能模块**：期望动态疼痛评估与轨迹映射、用药提醒与记录、危机警报及远程响应。
- **以用户为中心的设计与适应性**：要求设备小型化、非侵入性，界面简单、适老化、支持粤语和英语语音交互。
- **安全与伦理保障要求**：强调知情同意机制、严格数据保护措施（加密设备、限制访问权限）。
- **培训与持续支持**：需要结构化培训（系统操作、数据解读、警报响应）、技术支持和长期维护资金。

讨论部分总结了研究发现与现有理论（如技术接受模型2）的契合，指出HCPs对AI的接受不仅受技术熟悉度影响，更受临床痛点认知和本地照护情境（高密度居住、多语言需求）塑造。研究结论部分翻译如下：本研究探讨了香港HCPs对拟议的HAIPMS用于家庭癌痛管理的认知与需求。HCPs认为家庭照护有价值但支持不足，并对AI整合持谨慎乐观态度。他们对HAIPMS的接受不仅受感知临床有用性影响，还受对可用性、隐私、专业自主性及与本地照护工作流程兼容性的担忧影响。在香港背景下，有限居住空间、多语言沟通需求及不同数字素养水平进一步塑造了对系统设计和实施的期望。研究发现表明，未来HAIPMS开发应优先考虑临床有用功能、用户友好且多语言设计、伦理保障、角色特定培训及持续的技术与临床支持。AI在家庭照护中的成功转化需要与专业价值观、情境需求及照护的人文核心保持一致。