《Supportive Care in Cancer》：Exploring young adult cancer survivors’ perspectives on generative AI chatbots for symptom support
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背景：青年癌症幸存者（18-39岁）经常经历持续存在的治疗相关症状，这些症状对日常功能、心理社会福祉和生活质量造成负面影响，但他们在症状管理方面存在未满足的教育需求。生成式人工智能（AI）技术，例如由大语言模型驱动的聊天机器人，能够提供可扩展的、个性化的和富有
背景：青年癌症幸存者（18-39岁）经常经历持续存在的治疗相关症状，这些症状对日常功能、心理社会福祉和生活质量造成负面影响，但他们在症状管理方面存在未满足的教育需求。生成式人工智能（AI）技术，例如由大语言模型驱动的聊天机器人，能够提供可扩展的、个性化的和富有同理心的症状支持，但在青年成人的生存照护中尚缺乏充分检验。目的：本项质性描述性研究探讨了青年癌症幸存者对使用生成式AI聊天机器人进行肿瘤症状管理的观点、偏好和体验。方法：从密歇根大学Rogel癌症中心招募了18名已完成癌症治疗（过去两年内）的青年癌症幸存者。参与者完成了PROMIS-29、PROMIS症状管理自我效能量表和数字健康素养量表，以量化症状负担、自我效能和数字准备度。半结构化访谈探讨了与癌症治疗相关症状及AI使用相关的体验，包括对个性化、语气、功能和数据治理的偏好。结果：质性分析揭示了三个主题：（1）需要个性化、情感支持性和可信赖的AI症状指导；（2）可访问且以用户为中心的设计驱动对AI症状支持的参与；（3）信任、隐私和人类监督是AI症状支持的前提条件。幸存者将AI视为一种补充资源，用于加强症状监测、决策支持和情感安抚，而不替代临床护理。结论：生成式AI聊天机器人被认为对青年成人癌症幸存者（AYA）的症状管理具有可接受性和潜在价值。研究结果可为开发针对该人群复杂且不断变化需求的定制化数字自我管理干预措施提供指导。
生成式AI聊天机器人在青年癌症幸存者症状支持中的应用：一项质性描述研究解读
青年癌症幸存者（18-39岁）在完成癌症治疗后常承受持续的治疗相关症状，这些症状严重干扰日常功能、心理社会福祉和长期生活质量。然而，现有幸存照护中症状管理教育明显不足，许多幸存者报告信息需求未获满足。生成式人工智能（AI）技术，尤其是大语言模型驱动的聊天机器人，为肿瘤症状支持提供了可扩展、个性化和富有同理心的新途径，但相关研究极少关注青年成人这一发展性独特群体。现有数字症状支持工具多在老年癌症幸存者中开发与验证，缺乏针对青年癌症幸存者感知、信任和参与意愿的实证数据。因此，本研究旨在通过质性描述性设计，深入探索青年癌症幸存者对生成式AI聊天机器人用于肿瘤症状管理的观点、偏好和体验，识别影响接受度与可用性的关键因素，为制定符合该人群复杂需求的数字自我管理干预提供证据基础。
研究人员采用质性描述性设计，从美国密歇根大学Rogel癌症中心招募18名已完成癌症治疗（治疗结束后1个月至2年内）的青年成人癌症幸存者。参与者完成患者报告结局测量信息系统-29（PROMIS-29）、PROMIS症状管理自我效能量表和数字健康素养量表，以量化症状负担、自我效能和数字准备度；随后接受15-30分钟半结构化视频访谈。访谈内容围绕治疗相关症状经历、AI使用经验及对个性化、语气、功能、数据治理的偏好展开。访谈录音逐字转录后，采用归纳内容分析法，借助NVivo软件进行编码和主题提炼，样本量以主题饱和为终点。该样本中位年龄29岁，以女性（67%）和白人（72%）为主，常见癌症类型为乳腺癌（39%）、淋巴瘤（28%）等，数字健康素养普遍较高。
研究结果通过半结构化访谈和归纳内容分析得出三个核心主题。主题一：需要个性化、情感支持性和可信赖的AI症状指导。参与者强调，AI聊天机器人必须整合癌症类型、治疗经历、距治疗完成时间及当前情绪状态等信息，提供因人而异的循证建议；同时，AI应采用通俗语言表达共情与确认，帮助解释症状严重度并提示何时就医，但最终决策权应保留在幸存者手中。参与者还指出，AI应引用可靠来源并解释推荐依据，以避免在线搜索带来的信息过载与来源不可靠问题。主题二：可访问且以用户为中心的设计驱动参与。参与者将AI视为临床照护之外的补充资源，其全天候可用性尤其具有吸引力。沟通风格需随场景切换：处理症状解读和临床信息时使用专业、事实性语言；提供情感支持时采用友好、共情语气。功能上，参与者偏好移动应用、网页、患者门户等多平台接入，以及语音或图像等多模态输入，支持症状追踪、趋势可视化和历史记录查询，以便于自我管理和就诊准备。此外，成本、保险覆盖和与现有医疗系统的整合程度会影响长期使用意愿。主题三：信任、隐私和人类监督是AI症状支持的前提条件。相当一部分参与者担忧AI可能误读复杂、主观或重叠的症状，并希望手动控制个人信息的分享方式，反对未经同意的自动数据传输。参与者普遍愿意提供一般症状和治疗信息，但对个人身份信息持谨慎态度。他们明确区分了“支持性工具”与“自主临床行动”，认为AI不应替代临床医生判断，而应作为提供信息、确认感受和自我管理指导的辅助手段。
讨论部分指出，青年癌症幸存者将生成式AI聊天机器人视为弥补幸存照护时间不足和信息缺口的有用工具，而非临床照护的替代品。与既有文献一致，隐私和保密是AI支持性照护的主要障碍；同时，情绪支持和心理社会需求在时间有限的临床互动中常被忽视，AI驱动的共情回应可提供连续性安慰。个性化程度是感知价值的关键决定因素，标准化回答难以匹配治疗轨迹和心理社会现实。信任、透明度和伦理整合同样构成接受度核心，参与者希望AI具备临床有效性、循证内容和透明安全机制。未来研究应开展前瞻性纵向评估，探讨将循证症状支持整合至通用AI平台或独立肿瘤学技术中的不同路径，并考虑临床专家协作，例如多国支持性照护癌症协会（MASCC）开发的免费咨询平台，以兼顾可及性、安全性和患者自主权。
本研究结论为：青年癌症幸存者对将生成式AI聊天机器人融入幸存照护既保持乐观又审慎。个性化、情感支持和全天候可及性被视为核心价值，而信任、隐私、数据共享和信息可靠性问题则构成采用障碍。精心设计并合乎伦理实施的生成式AI聊天机器人能够作为幸存照护中的支持性辅助手段，促进症状监测、支持自我管理并提供及时的心理社会安抚，其意义不在于替代临床照护，而在于增强现有医患关系，同时尊重幸存者自主权，回应青年癌症幸存者复杂且多维的需求。
