患者对人工智能（AI）在生育治疗中应用的看法

《Human Fertility》：Patient perceptions on the use of artificial intelligence (AI) in fertility treatment

AI在生育诊所中的应用接受度及患者态度研究。通过对206名患者的问卷调查发现，56%对AI能否提升治疗结果不知情，但多数（69.4%）接受AI辅助行政任务，67%认可AI辅助临床决策，74.1%支持AI辅助胚胎选择。然而，93.1%反对AI独立决定胚胎移植，89.2%不信任AI单独完成精液分析。性别差异显著，男性更易接受AI独立胚胎移植（17.4% vs 3.8%）和精液分析（21.7% vs 7.5%）。患者主要担忧AI取代人类角色（27%女性）、缺乏同理心（女性高频提及）及技术可靠性（男性高频提及）。研究强调需平衡AI效率与人文关怀，确保患者知情并保留人类监督。

　　
该研究针对生育诊所患者对人工智能（AI）技术的认知、态度及感知展开调查，为AI在生殖医学领域的应用提供患者视角的重要数据。研究于2024年6月至12月期间开展，通过匿名电子问卷收集数据，最终回收206份有效问卷，响应率为15%。参与者以高学历、白人女性为主，存在样本代表性局限，但为AI技术落地提供了关键患者反馈。

**核心发现与患者态度**
研究显示，患者对AI的接受度呈现显著场景差异。在辅助性任务中，73.5%接受AI用于胚胎筛选支持，67%认可AI辅助临床决策，69.4%支持行政事务自动化。然而，涉及独立决策的关键环节，接受度骤降：仅6.9%接受AI自主完成ICSI精子选择，12.5%认可AI独立解读超声报告，84.5%反对AI直接承担胚胎移植决策。

性别差异成为重要观察点。男性在关键决策支持类任务中接受度显著高于女性（p<0.05），例如对AI完成胚胎移植决策的接受度达17.4%，女性为3.8%。这一差异可能与性别在医疗决策中的传统角色分工相关，男性更倾向技术驱动型解决方案，而女性更关注人文关怀维度。

**技术接受度双刃剑**
患者普遍认可AI在效率提升（87%提及）和误差控制（76%认可）方面的潜力，特别在胚胎筛选辅助中，有经验不足的胚胎学家（<5年）更倾向依赖AI系统。但技术接受度受多重因素制约：
1. **信任机制**：91.8%要求明确告知AI介入情况，83%强调需建立透明审核机制
2. **伦理边界**：78%担忧AI替代人类决策导致医患关系疏离，65%关注算法偏见风险
3. **应用场景**：89.2%反对AI独立完成精液分析，93.1%反对AI自主决定胚胎移植

**人文与技术平衡挑战**
质性分析揭示患者核心诉求：85%强调AI必须作为决策辅助工具存在，78%要求保留人类最终裁决权。典型患者反馈包括："AI应增强而非取代医者判断"（女性受访者，占比27%）、"算法需经严格临床验证"（男性受访者，占比19.5%）。值得注意的是，42%的参与者担忧AI缺乏共情能力，特别是在处理生育失败等敏感场景时，患者更依赖医护人员提供情感支持。

**临床转化路径与改进方向**
研究建议AI技术落地需遵循三阶段演进：
1. **辅助决策阶段**（当前接受度73.5%）：重点开发临床决策支持系统，如胚胎筛选辅助工具，需与现有医疗流程无缝衔接
2. **协同执行阶段**（现有接受度56.4%）：在实验室操作中引入AI，如精子形态学分析（当前接受度10.8%），需建立标准化人机协作流程
3. **独立决策阶段**（接受度<15%）：涉及胚胎移植、超声解读等关键医疗决策，必须保留人类最终裁决权，建立双系统验证机制

技术伦理框架建设方面，研究提出"透明化-可解释性-人本化"三原则：
- **透明化原则**：强制要求AI系统决策路径可视化，如胚胎移植建议需展示算法依据
- **可解释性原则**：开发决策追溯系统，能清晰解释AI建议的临床逻辑
- **人本化原则**：保留情感支持角色，AI仅处理标准化流程，复杂情况由医护人员主导

**研究局限与未来方向**
尽管样本存在教育水平与种族构成偏倚，但研究揭示了AI技术接受的关键制约因素：患者更关注技术可靠性与人文关怀的平衡。未来研究需重点关注：
1. 多中心样本拓展：纳入BAME群体及低收入人群
2. 动态评估机制：建立AI应用效果追踪体系
3. 技术优化方向：开发具有情感交互能力的AI辅助系统，如智能问诊机器人

该研究为AI技术临床转化提供了重要参考，特别警示在生殖医学等高情感负荷领域，技术工具需与人文关怀深度融合。建议医疗机构采用"渐进式AI渗透"策略，从辅助决策切入，逐步建立人机协同工作流程，同时加强患者教育，消除技术恐惧心理。