醫護患人群對人工智能輔助護理的認知、需求及其影響因素研究*

郭小妹，潘佩嬋，李玖利，華誠峰，劉小華，嚴潔敏，顧天嬌，姚曉紅，王慈香，董麗娟

（中山市中醫院1.護理部；2.骨一科；3.骨二科；4.骨三科，廣東中山 528400）

早在二十世紀九十年代，人工智能（artificial intelligence,AI）輔助護理已應用于國外的護理領域［1］，在減輕護理人員勞動強度、彌補護理人力缺口、提升護理質量等方面不斷凸顯優勢，但是，在國內AI 輔助護理仍處于研發和試用階段［2-3］，具體醫療場所的引進和應用，應充分評估自身的使用群體的認知和需求。本研究從巡視導診、病情預測、護理決策輔助、運動康復支持、生活護理五個方面進行本院醫護患人員相關認知和需求調查，并分析其影響因素，為院內引進AI 輔助護理提供可行性資料和發展方向。

1 資料與方法

1.1 調查對象

采用分層隨機抽樣方法，將全院41 個門急診和臨床科室分為內科單元、外科單元、骨科單元3 個區組，每個區組隨機抽取3 個臨床科室參加研究。于2019 年8 月1 日至8 月31 日，整群抽取醫護患人群，調查對AI 輔助護理的認知和需求。參與調查醫生75 人，護士287 人，患者936 人。醫生男31 人，女44 人，工作年資≤3 年14 人，4～9 年35 人，≥10 年26 人，職稱初級及以下27 人，中級31 人，高級17 人；護士男36 人，女251人，工作年資≤3 年77 人，4～9 年136 人，≥10 年74 人，職稱初級及以下139 人，中級93 人，高級55 人；患者男492 人，女444 人，年齡≤30 歲132人，31～59 歲337 人，≥60 歲467 人，收入水平分層依據兩因素社會經濟地位指數［4］，低社會經濟地位215，中社會經濟地位458 人，高社會經濟地位263 人，心血管系統疾病102 人，呼吸系統疾病164 人，泌尿生殖系統疾病86 人，神經系統疾病174 人，內分泌系統疾病95 人，外科系統疾病186 人，其它129 人。

1.2 調查工具

自行設計調查表，調查表包括：個人基本情況和AI 輔助護理的巡視導診、病情預測、護理決策輔助、運動康復支持、生活護理的五個維度的認知和需求，共計包含認知條目5 條，需求條目15 條。條目選項采用五級評分法，“非常了解/需要”記5 分，“不了解/需要”記1 分。分值越高，表示對AI 輔助護理認知/需求程度越高。醫、護、患三類人群的調查表除引言部分內容不同外，其他內容均相同。

1.3 調查方法

調查表采取匿名制，有電子版（問卷星）和紙質版兩種形式，根據調查對象的需求選擇其中1 種，1 人1 卷。調查表均采用現場發放、填寫并回收/提交。調查于2019 年8 月至9 月進行，共發放調查表1 298 份，全部回收，其中23 份紙質問卷選項填寫有誤，調查表應答有效率98.23%。

1.4 統計學方法

采用Epidata 3.02 軟件錄入數據，采用SPSS 17.0 軟件進行統計學處理。計量資料以均數±標準差表示（-x±s），醫護患三者之間的認知、需求差異采用方差分析，組間兩兩比較采用LSD 檢驗。檢驗水準為α=0.05。分別以二分類的認知水平（≥4 分為高認知，≤3 分為低認知）、需求水平（≥4 分為高需求，≤3 分為低需求）作為因變量，把年資、年齡、性別、職稱、社會經濟地位、系統疾病類型等因素作為自變量，Forward LR 法進行篩選，納入標準α=0.05，剔除標準α=0.10，進行多因素Logistic 回歸分析。

2 結果

2.1 醫護患三個群體對AI 輔助護理的認知和需求情況

除了護理決策輔助維度，醫護群體在對AI 輔助護理的認知、需求得分均在4 分以上；患者群體在巡視導診、生活護理兩個維度的認知和需求得分均在4 分以上。醫護患三方對AI 輔助護理的認知和需求比較差異均有統計學意義（P＜0.05）。進一步的兩兩比較結果顯示：在巡視導診、病情預測、護理決策輔助、運動康復支持、生活護理方面醫護認知高度一致，差異無統計學意義（P＞0.05）；除了巡視導診方面醫患需求差異無統計學意義（P＞0.05），其他各方面醫患、護患的認知和需求比較差異均有統計學意義（P＜0.05）。見表1。

表1 醫護患三方對AI 的認知、需求情況比較（,分）

表1 醫護患三方對AI 的認知、需求情況比較（,分）

2.2 醫生群體對AI 輔助護理需求的影響因素分析

年資、性別、職稱對醫生群體在五個方面的AI 輔助護理需求的影響，差異無統計學意義（P＞0.05）。見表2。

表2 醫生群體對AI 輔助護理需求的多因素Logistic 回歸分析

2.3 護士群體對AI 輔助護理需求的影響因素分析

2.4 患者群體對AI 輔助護理需求的影響因素分析

表3 護士群體對AI 輔助護理需求的多因素Logistic 回歸分析

3 討論

3.1 醫護群體對AI 輔助護理的認知和需求較患者群體高

醫護群體對AI 輔助護理的巡視導診、病情預測、運動康復支持、生活護理維度均有較高認知和需求；患者群體對巡視導診、生活護理維度的認知和需求較高。患者群體的認知和需求和目前最具獲得性的AI 輔助護理維度相一致，對其他維度的低認知和需求，可能與現實中AI 輔助護理維度的可獲得度不足相關［5］。AI 輔助護理領域在引進AI 輔助護理時，優先開發和發展巡視導診、生活護理功能，并不斷提高患者群體對病情預測、運動康復支持維度的認知度，拓展患者的需求，逐步使醫護患三方均能得到最大的收益。并且醫療環境要依據醫護患等AI 的使用者和受用者的認知程度以及可接受的需求程度，逐步推進AI 護理技術，注重在各方相關人的受益平衡點，使AI 護理技術助益護理專業發展。

3.2 年資、性別、職稱因素對醫護群體的AI 輔助護理需求沒有顯著的影響。

年資、性別、職稱對醫生群體的AI 輔助護理需求的5 個維度均無顯著性影響。工作年限大于10 年以及高級職稱的護士巡視導診維度的需求相對較低，護理決策輔助維度的需求相對較高，主要由于高年資、高職稱護士涉及巡視導診的工作較少，更多是進行護理決策和指導的工作，其需求和實際工作內容相關。整體上看，各年資、性別、職稱分層的醫護群體對AI 輔助護理的均有較高需求。

3.3 患者群體隨著年齡的增長，對AI 輔助生活護理的需求增高

患者群體隨著年齡的增長，對AI 輔助生活護理的需求增高，而其它四方面的護理需求沒有顯著差異。隨著社會經濟的發展，醫療技術水平的提高，人口平均壽命普遍延長，人口老齡化問題逐步成為當今我國重要的社會問題［6］。人口高速老齡化是社會經濟發展、醫療水平上升的重要標志，同時也對老年護理服務提出極大的挑戰［7-8］：生活不能自理、需要護理和生活照料的老年人數規模巨大，增長速度快，護理人力資源無法滿足老齡化帶來的生活護理需求缺口［9］。這些現實及社會發展趨勢均促進了患者對步入老年后生活護理的強烈需求［10］。而且，社會經濟地位高的患者對病情預測及生活護理的需求較社會經濟地位低者更高，也體現了巡視導診、護理決策輔助、運動康復支持這幾方面是社會經濟各層級患者普遍需要的。疾病類型對于患者各類AI 輔助護理需求也存在差異，首先巡視導診、護理決策輔助兩者是各類系統疾病患者普遍需求的模塊，心血管系統疾病、內分泌系統疾病患者應加強專科病情預測模塊的設計和開發，以滿足其深入的需求；神經系統疾病患者對運動康復支持、生活護理的需求更高，外科疾病患者對運動康復支持的需求更高，這些差異都體現了疾病特點，也為AI 輔助護理專科化的設計需求提供了依據和參考。

綜上所述，開發AI 護理機器人應考慮醫護患三方的認知、需求差異，針對不同人群功能模塊應有所區別和側重，以滿足醫護患三方人群的不同需求。