《Journal of General Internal Medicine》：Understanding Key Stakeholders’ Perspectives Towards Artificial Intelligence in Home Care Work
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**背景**：老年人日益依赖家庭健康助理与护理员（home health aides and attendants, HHAs）来满足其护理需求并实现就地养老（aging in place）。为应对劳动力短缺和不断增长的护理需求，人工智能（artific
**背景**：老年人日益依赖家庭健康助理与护理员（home health aides and attendants, HHAs）来满足其护理需求并实现就地养老（aging in place）。为应对劳动力短缺和不断增长的护理需求，人工智能（artificial intelligence, AI）系统常被宣称为潜在解决方案。然而，关于负责实施这些系统的利益相关者如何看待AI的潜在益处与风险，目前所知甚少。
**目的**：探讨HHAs及其他关键利益相关者对AI技术在家庭护理工作中部署的看法。
**设计与参与者**：开展了一项质性研究，纳入英语流利的HHAs、家庭护理机构领导与工作人员、劳动者权益倡导者、临床医生以及科技公司领导与工作人员。采用目的性抽样（purposive sampling）和滚雪球抽样（snowball sampling）方法识别并招募参与者。研究采用包含AI情境案例的半结构化访谈。
**主要测量指标**：访谈采用严谨的三阶段质性分析流程进行分析，包括结构性编码、归纳性子编码生成和主题分析。
**主要结果**：共有来自五个利益相关者群体的43名参与者入组。平均（标准差）年龄为44.6（11.2）岁，23人（63.9%）为女性，35人（97.2%）完成至少部分大学教育，16人（44.4%）报告对AI没有或仅有较低认知。研究归纳出四个主要主题：（1）AI在增强患者护理、强化HHA工作参与感以及提升组织效率方面的潜在益处；（2）AI可能削弱患者护理质量、损害医患关系并恶化HHA工作条件的风险；（3）与数据质量、隐私保护以及HHA群体AI素养相关的挑战；（4）建立及时、公平的AI合作伙伴关系与治理机制的必要性。
**结论**：参与者认识到AI在家庭护理领域既带来希望也伴随风险。研究结果强调，需要尽早建立包容性的治理框架和劳动保护措施，以确保AI的采用能够支持而非削弱家庭护理部门的护理质量、劳动力可持续性以及患者与提供者之间的关系。
**论文解读文章：**
**研究背景与问题**
美国正面临日益严峻的家庭护理危机。随着老年人口持续增长，越来越多老年人伴有复杂的医疗需求和认知功能下降，不得不依赖一支数量有限且负担过重的付费家庭健康助理与护理员（home health aides and attendants, HHAs）队伍来支持其日常护理，并实现就地养老（aging in place）。尽管HHAs在长期护理体系中扮演着不可或缺的角色，但这一群体以女性和少数族裔背景者为主，普遍面临工资偏低、培训与认可不足、被医疗体系低估以及长期孤立工作等问题。面对持续存在的劳动力短缺和不断上升的护理需求，人工智能（artificial intelligence, AI）系统被视为潜在解决方案，被寄希望于提升运营效率、降低成本并缓解家庭医疗系统的压力。目前，AI技术已开始进入家庭护理领域，应用于人员排班、调度与协调、合规监管、患者结局预测以及护理人员工作绩效监测等功能。然而，尽管AI应用在家庭护理中的采用率正快速增长，关于HHAs及长期护理行业其他关键利益相关者如何看待这些系统，仍缺乏深入了解。具体而言，他们对AI的益处与挑战的认知、对利益相关者角色与责任的理解，以及在数据收集、问责和治理方面的关切，均尚不明确。为弥补这些研究空白，研究人员开展了一项质性研究，旨在全面了解HHAs及其他关键利益相关者对当前及近期AI在家庭护理工作中部署的经验与看法。
**研究设计与方法**
研究人员于2024年7月22日至2025年4月18日期间开展了一项质性研究。采用目的性抽样和滚雪球抽样方法，从五个关键利益相关者群体中招募参与者，包括HHAs、家庭护理机构领导与工作人员、劳动者权益倡导者（如HHAs劳工倡导组织和工会）、具有家庭护理相关经验的临床医生（医生和护士）以及科技公司领导与工作人员。共有43名参与者入组，其中36人提供了人口学数据。研究人员采用半结构化访谈方式，通过Zoom视频会议软件进行，每次访谈约60分钟。访谈提纲基于研究团队前期研究、内部AI领域专业知识、对市场上家庭护理AI工具的二手研究以及一线护理工作中技术采纳相关文献制定。参与者首先被询问其职业背景、工作经验和AI了解程度，随后被展示两个（共三个）虚构情境案例（vignettes），涉及AI工具在HHA-患者匹配、家庭内HHA-患者互动监测以及HHA护理协调任务中的应用。情境案例基于市场上真实销售的家庭护理AI产品设计，旨在确保不同AI熟悉程度的利益相关者群体能够在一致且现实的情境基础上展开讨论。访谈最后涉及关于AI治理和控制的更广泛问题。对于科技公司参与者，访谈提纲进行了较大调整，省略了情境案例，转而聚焦于其公司AI产品与相关举措。访谈录音后使用本地部署的开源AI转录工具NoScribe进行转录，并由两名研究者采用Google表格和ATLAS.ti软件进行编码。数据分析遵循Kuckartz提出的三阶段质性分析流程：结构性编码、归纳性子编码生成和主题分析。研究者共计生成223个子编码，并使用Braun和Clarke的主题分析方法识别和精炼关键主题。人口学数据采用自我报告方式收集；参与者AI熟悉程度分为无认知、低认知、中等认知和高认知四类。所有程序均经康奈尔大学机构审查委员会批准，参与者获得25美元电子礼品卡作为补偿。
**主要研究结果**
主题分析共得出四个主要主题及其子主题。
**主题一：AI的益处——增强患者护理、强化HHA工作参与感并提升组织效率。** 参与者认为AI系统可帮助HHAs和家庭照护者提供居家护理，例如通过记录症状和患者数据、提取重要护理信息来改善护理协调；部分参与者特别是科技公司人员指出AI可支持机构提高护理人员工作参与度和留任率，例如增加工作机会获取渠道和改善人岗匹配质量；大多数家庭护理机构参与者强调AI系统为其组织带来重要效率提升，例如更高效的排班匹配；多名劳动者权益倡导者也指出其组织可在内部利用AI系统为工作过度的组织者提供支持，并加快对劳动者关于劳动条件、薪酬和休假等问题的响应速度。
**主题二：AI的潜在风险——削弱患者护理、损害医患关系并恶化HHA工作条件。** 许多参与者特别是临床医生对AI可能导致护理质量下降表示担忧，认为AI可能使护理去人性化，损害医患之间的信任关系；参与者还担心AI使用会增加行政工作负担，特别是与数据收集相关的任务，从而减少HHAs直接提供人际护理的时间；所有利益相关者群体尤其家庭护理机构工作人员和劳动者权益倡导者认为，AI使用可能增加HHAs和机构工作人员的工作负担，因为AI系统的正常运行需要大量人工录入、维护、更新和删除HHA、患者和临床医生数据；参与者进一步指出，行政负担加剧可能削弱工作吸引力并导致离职，从而在已经紧张的劳动力市场上进一步加剧人员短缺；还有临床医生指出AI技术可能以家庭护理机构需求为中心，导致HHA工资受到压制。
**主题三：数据责任、隐私保护与AI素养方面的挑战。** AI驱动系统的性能通常取决于输入数据的质量和时效性，但参与者对谁负责维护这些异质性数据集及进行质量控制表示疑虑；大多数临床医生对家庭环境中的患者隐私以及AI系统如何利用个人信息提出质疑，强调需要提供退出（opt-out）机制；劳动者权益倡导者强调HHAs应了解自身数据如何被使用，并应享有退出权利；然而家庭护理机构领导与工作人员认为退出选项不切实际；由机构雇佣的HHA参与者表示其在相关决策中缺乏话语权；此外，HHAs表达了对参与劳动合同谈判和AI治理结构决策的兴趣，但其对AI的有限理解可能阻碍此类倡导工作，使其难以清晰表达自身关切和偏好。
**主题四：对及时、公平的AI合作伙伴关系与治理的需求。** 由于家庭护理领域AI采用仍处于初级阶段，参与者强调应在这些技术完全扎根之前主动制定操作指南和劳动保护措施；一些参与者对自身组织参与AI事务的内部能力表示担忧，指出机构缺乏计算机科学专业人才，需要重新装备自身；几乎所有参与者都希望为家庭护理中的AI建立明确的治理和监管框架，并强调确保所有利益相关者——包括护理接受者、其家庭成员以及护理团队的不同成员——在系统设计和监督中拥有发言权的重要性。
**讨论与结论**
研究人员指出，本研究是最早考察关键利益相关者对家庭护理中当前及近期AI部署看法的研究之一。研究结果显示，参与者既认可AI在改善文档记录、提升组织效率和扩大HHA就业机会方面的潜在益处，也对其可能导致人际互动减少、医患信任侵蚀以及数据负担加重等风险表示担忧。研究人员认为，与机构护理环境相比，在家庭环境中部署AI可能更为复杂，因为家庭是私密、个人化且非医疗化的空间，患者和家庭照护者对数据隐私的规范性期待更高，需要更加敏感的數據处理方法，包括明确的知情同意和退出监测实践。研究还表明，AI系统对高质量数据的需求所带来的额外责任很可能落在HHAs身上，这可能从身体、情感和经济层面加剧这一群体的负担，并可能恶化劳动力短缺问题。考虑到家庭护理中AI采用尚处于早期阶段，研究人员强调存在一个时间敏感的窗口期，可以通过包容性治理结构的建设来塑造AI在家庭护理中的未来，使其以受影响的HHAs和患者为中心。劳动者倡导组织包括工会在将AI相关劳动保护纳入合同、推动AI教育以及与科技开发者建立战略伙伴关系方面可以发挥关键作用。尽管家庭护理部门受HIPAA和医疗补助服务的电子访视验证要求等法律高度监管，但针对AI的具体立法尚未出台。将AI指南纳入现有家庭护理政策可能是确保在这一高风险环境中负责任且公平地采用AI的及时且务实的途径。研究结论指出，随着AI在家庭护理领域进入早期采用阶段，各利益相关者面临一个关键的合作窗口期，应共同制定公平的治理框架，优先考虑HHAs和患者的需求，以确保AI能够支持而非削弱这一高风险领域的护理质量和劳动力可持续性。
