ATRAI-14量表土耳其语改编及放射科住院医师对人工智能态度的全国横断面研究：三因素结构的部分验证与谨慎乐观的态度特征

《BMC Medical Education》：Cross-cultural adaptation and psychometric evaluation of the Turkish ATRAI-14 among radiology residents: a multicenter national survey

　　

摘要

背景

人工智能（AI）正日益整合到放射学中，住院医师的态度是其采用的关键。ATRAI-14 用于测量放射科医生对 AI 实施的态度，但其在其他语言和健康系统环境中的表现尚不清楚。我们旨在将其改编成土耳其语，考察其三领域结构是否能在全国放射科住院医师队列中复现，并描述他们的态度。

方法

我们在土耳其 17 个城市的 25 家机构中，通过全国性的、横断面的网络研究，对放射科住院医师进行了调查。问卷被翻译成土耳其语，并由八位专家放射科医生进行内容验证（条目内容效度指数 0.875）。心理测量评估包括验证性因素分析和探索性因素分析、Cronbach's α 和 McDonald's ω、条目 - 总分相关以及与视觉模拟量表的标准效度。组间差异和总分的预测因素通过非参数方法和回归进行了检查。

结果

在 286 名参与者中，三因素模型拟合不良（CFI = 0.82，RMSEA = 0.075）。只有“信任”达到了勉强可接受的内部一致性（α = 0.69）；“实施视角”（α = 0.07）和“希望与恐惧”（α = 0.06）缺乏凝聚力，且两个条目负向加载。总分的标准效度可接受（ρ = 0.56），平均总分（20.99 ± 3.60）比量表中点 18 高出 2.99 分，表明态度略微积极。住院医师倾向于将 AI 作为协作辅助工具（90.6% 会在 AI 不同意时重新检查研究；条目 T4），但对自主 AI 感到不适（22.0%；条目 T1）。大多数人预期工作量减少（79.7%；条目 H4），然而 60.8% 担心声望降低（条目 H1），且只有 21.7% 在工作中有使用 AI 工具的机会。态度在 AI 可及性、资历、机构类型或研究参与方面没有差异。

结论

三领域结构仅部分复现：“信任”表现尚可，而另外两个领域需要跨文化改进，才能可靠地使用总分。由于这两个领域没有形成连贯的结构，其发现应被视为对单个条目的观察，而不是对预期结构的测量，不应用于比较组间差异。在此保留意见下，该队列持谨慎乐观态度，重视 AI 作为合作者，同时抵制其自主性。很少有住院医师在实践中使用过 AI；将受监督的、亲自动手的 AI 体验纳入住院医师培训可能有助于使期望与实践一致——这是一个值得直接评估的假设，而不是横断面数据的结论。