安徽省部分地區基層醫生對人工智能技術應用的態度及需求調查

許修澤 ，孔西焰 ，沈興蓉， 柴 靜 ，劉 榮 ，王德斌 ，邵東華

1安徽醫科大學衛生管理學院，安徽合肥，230032；2安徽省衛生廳信息中心，安徽合肥， 230032

近年來，借助人工智能技術開展智慧醫療成為了醫療領域的熱點[1]。目前人工智能在語音識別、圖像識別 、文字理解等技術層面取得了一系列突破[2]，既往積累的大量電子病歷數據也為人工智能在醫療衛生服務中的應用創造了條件。人工智能技術在國外醫療領域中的應用已經相當普遍，主要包括腫瘤檢測和治療、醫學影像、輔助診斷、慢性病管理以及藥物管理等方面。國外研究證明人工智能利用定量檢測技術可以提高腫瘤診斷的效率和準確性，并且能夠對患者進行風險分層、確定腫瘤生物學亞型[3]。同時人工智能擅長自動識別復雜模式，可以為超聲成像提供定量評估，顯示出其協助醫生獲得更準確和可再現結果的巨大潛力。人工智能技術已被部分國家優先考慮整合到其醫療體系中，以完善國民對藥物不良反應報告的認知和藥物的自我管理評估[4]。盡管國外對人工智能技術在醫療領域的應用已有大量研究和實踐，但在實際推廣過程中存在以下障礙：人工智能技術在使用過程中的安全性和隱私問題、醫療數據的不確定性、數據的收集和管理的負擔以及過時的法律法規框架等[5]。然而正是由于這些問題使得人工智能在國內醫療領域的準入和應用尤為慎重。但醫學人工智能技術在中國的應用和推廣是大勢所趨，其發展和應用有助于中國建設較為高效、有力的基層醫療衛生服務體系[6]。國內外相關研究中大多是有關人工智能技術在醫療領域中的應用，而就基層醫生對人工智能技術協助診斷與治療需求情況的調查研究較少。因此本研究探討基層醫生對人工智能在醫療領域應用的態度以及各項功能的需求情況，為醫療領域人工智能技術的發展提供方向性參考。

1 資料來源與方法

1.1 研究對象

于2020年11月15日-12月25日隨機從安徽省安慶市抽取3個縣/區，為A縣、B縣、C縣，并按照每個縣或區所屬的村級衛生機構和鄉鎮級衛生機構的數量比例分別從3縣抽取34個、68個、86個村衛生室/服務站和21個、31個、42個衛生院/服務中心，共188個村級衛生機構和94個鄉鎮級衛生機構。每個被選中的衛生機構中隨機選取1名醫務工作人員填寫調查問卷，即從上述衛生機構中選取188名村醫和94名鄉鎮醫生填寫電子問卷。每份電子問卷的缺失情況由專門的質量控制人員檢查，對于重要信息缺失過多的問卷，查詢其所在衛生機構的聯系方式，與其機構負責人溝通后要求其重新隨機選取1名該衛生機構的醫生再次填寫問卷，確保每個衛生機構至少有1份有效問卷被回收。本研究初次發放問卷282份，其中13份問卷信息缺失嚴重并重新發放回收，第1次發放問卷回收有效率為95.4%，第2次經過溝通后問卷回收有效率為100%。

1.2 研究方法

本研究采用自編調查問卷(Cronbach's alpha為0.973，KMO為0.957，信效度較好)，共30個條目，分為5個部分：研究對象基本信息、對人工智能技術應用的態度情況以及對人工智能在檔案信息領域、輔助診斷領域和審核處理領域應用的需求情況。

1.3 統計學方法

運用Excel 2019和SPSS 25.0對數據進行整理和統計分析。主要進行了描述性分析和卡方檢驗，描述了基層醫生對人工智能技術應用的態度情況以及在檔案信息領域、輔助診斷領域和審核處理領域的需求情況，并對醫生的態度情況和需求情況分布是否具有性別、年齡、從醫時長、學歷、機構和科室差異做卡方檢驗，以P<0.05為有統計學意義。

2 結果

2.1 調查對象基本情況

共調查282名基層衛生機構醫務人員，其中男性占77.7%，女性占22.3%，學歷為大學以下、大學專科和大學本科的分別占50.0%、37.9%、12.1%，內科或外科基層醫生占49.3%，其他科室醫生占50.7%。見表1。

表1 調查對象的基本信息

2.2 基層醫生對人工智能技術應用態度情況

基層醫生明確贊成(包含期待和非常期待)人工智能在臨床診療活動中、在慢性病管理中以及在醫學影像中應用的分別占70.9%、76.6%和75.2%，期待(包含期待和非常期待)未來人工智能技術在這些醫學活動中應用分別占75.9%、78.3%和79.9%。相對于慢性病管理和醫學影像分析領域，贊成人工智能技術在臨床診療活動中應用占比均較小，當前贊成人工智能技術在慢性病管理中應用占比最大，而對于未來，期待人工智能技術在醫學影像分析中應用占比最大，且對人工智能在慢性病管理中的應用態度分布有年齡差異(P<0.05)。

當前或未來對人工智能在臨床診療活動中、慢性病管理中應用態度均有從醫時長分布差異(P<0.05)，從醫時長越長的醫生當前不支持人工智能技術在臨床診療活動中應用占比越大。對人工智能應用的態度無學歷分布差異，各學歷層次都認為人工智能有必要在醫學領域應用。

當前或未來對人工智能在臨床診療活動中、慢性病管理中和醫學影像分析中應用態度分布均存在科室和機構差異(P<0.05)，在這些醫學領域中，內科/外科不期待人工智能技術應用的占比均高于其他科室，鄉鎮級衛生機構醫生贊成人工智能在這些領域中應用比例均遠高于村級衛生機構。見圖1。

圖1 基層醫生對人工智能技術應用的態度

2.3 人工智能技術在檔案信息領域應用需求情況

在檔案信息領域人工智能的應用，基層醫生認為對人工智能協助電子病歷書寫、語音轉文字錄入、展示患者歷史病歷、確診后給出相似病歷、自動匹配ICD-10編碼和搜索權威的醫學知識、診療方案、臨床指南等有需求(包含需要和非常需要)分別占73%、70.9%、84.4%、79.8%、73.1和83.7%，且分布無年齡、學歷差異(P>0.05)，但對語音轉文字錄入功能需求有從醫時長分布差異，超過30年從醫時長的醫生對語音轉文字錄入功能需求比例最大；鄉鎮級衛生機構對協助電子病歷書寫、自動匹配ICD-10編碼和搜索權威的醫學知識的需求均高于村級衛生機構(P<0.05)。見圖2。

圖2 基層醫生對人工智能技術應用需求(檔案信息領域)

2.4 人工智能技術在輔助診斷領域應用需求情況

基層醫生覺得人工智能技術在輔助診斷領域需要(包含需要和非常需要)給出診斷建議、檢查建議、轉診建議分別占比73.4%、80.8%、81.5%；覺得需要進行心臟疾病篩查、眼底疾病篩查、兩癌篩查的分別占比85.1%、74.1%、74.1%。不同年齡、從醫時長、學歷的醫生對人工智能技術在各輔助診斷領域應用的需求態度方面差異均無統計學意義(P>0.05)。鄉鎮級衛生機構的醫生認為人工智能需要提供轉診建議的比例高于村級衛生機構(P<0.05)。見圖3。

圖3 基層醫生對人工智能技術應用需求(輔助診斷領域)

2.5 人工智能技術在審核處理領域應用需求情況

在審核處理領域人工智能技術的應用，需要(包含非常需要)處方審核、藥品配送、醫患溝通、檢查病歷、收集信息和用藥建議這些功能的基層醫生均超過70%，且年齡、從醫時長、學歷和所在機構分布差異均無統計學意義(P>0.05)。見圖4。

圖4 基層醫生對人工智能技術應用需求(審核處理領域)

3 討論

3.1 基層醫生對當前人工智能技術在醫療領域的應用有較大需求

無論當前還是未來，相較于慢性病管理和醫學影像分析，贊成在臨床診療活動中應用人工智能技術的比例較小，可能是目前基層醫生在日常診療活動中對慢性病管理和影像分析方面的人工智能技術已經有所接觸，比如智醫助理的應用，而對臨床診療活動中的相關技術或操作接觸較少，也可能是基層醫生對人工智能技術在臨床診療活動中應用仍保有顧慮[6]，有技術上的不放心也有倫理道德上的考慮。可以對基層醫生在診療活動中使用人工智能技術進行專業化培訓，同時完善相關的法律法規，建立嚴格的倫理標準審核制度。當前贊成人工智能技術在慢病管理中應用占比最大，主要原因可能是慢性非傳染性疾病是我國基層醫療衛生機構面臨的主要難題[7]，而期待未來人工智能技術在醫學影像分析中應用占比最大，可能是人工智能影像分析技術可以識別復雜的成像模式且能夠及時更新評估標準，在協助基層醫生進行診斷方面有巨大潛力，但目前基層醫療衛生機構影像分析能力尚不足，需要人工智能技術定量評估的協助[8-10]。內科/外科相較于其他科室不支持人工智能技術的應用比例更高，可能是由于內科和外科醫生治療技術需要醫學經驗的積累而并非單純的醫學技術。從醫時長越短的醫生更贊成人工智能技術在臨床診療活動中、慢性病管理中應用主要可能是由于從醫越長的醫生年齡越大，他們對鍵盤以及電腦的使用不如年輕人熟練，對新技術的使用也趨于保守。鄉鎮級衛生機構醫生相較于村級衛生機構更傾向于應用人工智能技術，可能是鄉鎮級衛生機構醫生文化程度相對更高更易于接受新技術，而村醫和社區醫生對新技術的使用可能缺乏信心或者覺得沒必要[11]，應對從醫年限較長以及村級衛生機構的醫生加強人工智能技術的宣傳，積極促進其觀念的轉變。

3.2 基層醫生在檔案信息領域對展示患者歷史病歷的需求最大

在檔案信息領域，基層醫生最需要人工智能技術展示患者歷史病歷，主要由于目前基層醫生僅僅通過詢問來判斷患者的病情不夠精準，如果人工智能技術提供展示歷史病歷功能，患者將不需要再介紹之前的疾病嚴重情況以及詳細的治療方案，能夠在很大程度上減少由于患者回憶或表述不清造成的信息偏倚，醫生將也可以在了解患者既往病史的基礎上進行有針對性的詢問[12]，從而能夠迅速且準確地診斷疾病[13]。超過30年從醫時長的醫生更需要語音轉文字錄入功能，可能與他們使用鍵盤或電腦的熟練程度不高、打字速度慢有關，因此設計和推廣人工智能轉錄功能時應著重考慮從醫較長、年紀較大醫生的需求，比如可以增加方言識別功能等。鄉鎮級衛生機構對協助電子病歷書寫、自動匹配ICD-10編碼和搜索權威的醫學知識的需求均高于村級衛生機構，可能是由于村醫或社區服務站的醫生診療的大都是常見病、多發病[14]，無需匹配ICD-10編碼和搜索權威的醫學知識。在給村級衛生機構設計檔案信息領域人工智能相關功能時應注重增加對農村常見病、多發病的診斷及治療建議。

3.3 學歷越高、所在機構級別越高的基層醫生對輔助診斷領域的人工智能應用需求越大

基層醫生認為人工智能在輔助診斷領域最需要提供的是心臟篩查功能，這可能與高血壓引起的心血管疾病在基層多發且發病迅速對患者健康產生嚴重損害有關[15]。學歷越高的基層醫生認為輔助診斷領域對人工智能的應用需求越高，可能是學歷越高更容易掌握新技術，對人工智能的理解也更透徹，同時學歷越高的醫生所在衛生機構級別可能更高，診療的疾病相對復雜，更需要人工智能技術的輔助，這也可能是鄉鎮級衛生機構的醫生認為人工智能在輔助診斷領域需要提供轉診建議比例高于村級衛生機構的原因。