# 人工智能赋能医疗：突破现实困境，构建人机协作新范式 在科技飞速发展的当下，人工智能（AI）正以前所未有的态势重塑医疗领域。从疾病诊断的精准辅助，到医疗流程的智能优化，AI 的身影无处不在。然而，在这看似一片光明的发展前景背后，却隐藏着诸多亟待解决的问题。目前，大多数 AI 研究聚焦于技术指标，却忽视了一个关键因素 —— 现实医疗场景中人与 AI 的交互质量。
想象一下，医生在忙碌的临床工作中，使用 AI 工具时却体验不佳，操作繁琐、信息不匹配，这不仅无法提高工作效率，反而可能增加负担。这正是当前医疗 AI 面临的困境：缺乏有效的评估框架来衡量人机交互的质量，现有的研究大多在实验室环境进行，与现实临床实践差距较大，导致研究成果难以在实际中发挥作用。
为了攻克这些难题，来自德累斯顿工业大学（TUD Dresden University of Technology）的研究人员展开了深入探索。他们的研究成果发表在《npj Digital Medicine》上，为医疗 AI 的发展带来了新的曙光。
研究人员提出了一种创新的多模态工具包，旨在全面评估医疗场景中人与 AI 的交互。该工具包综合了生态瞬时评估（EMA）、定量观察和基线测量等多种方法。EMA 能够实时捕捉自然环境下的生理和心理数据，让研究人员了解医护人员在使用 AI 系统时的即时反应；定量观察则提供了客观的行为数据，补充了主观评估的不足；基线测量有助于确定影响人机交互的个体因素，为个性化的优化提供依据。
在技术方法上，研究人员利用可穿戴传感器收集心血管、呼吸和自主神经系统等生理数据，如心率、心率变异性、血压等；通过应用程序（App）设备获取医护人员的心理、认知和情感状态数据；借助视频定量观察分析行为模式和交互特征。同时，运用问卷调查收集医护人员的个人信息、工作背景和对 AI 的态度等非实时数据。这些方法相互补充，全面且深入地评估了人机交互情况。
研究结果表明，该多模态工具包能够有效捕捉医护人员在现实医疗场景中与 AI 系统交互的关键信息。通过实时评估，发现不同 AI 系统对医护人员的心理压力、认知负荷等有显著影响。例如，某些设计不合理的 AI 界面会增加医护人员的操作难度，导致压力上升、工作效率降低。定量观察则揭示了医护人员与 AI 系统交互的行为模式，为优化交互设计提供了方向。
此外，研究还强调了 AI 在分析大规模数据方面的潜力。随着数据量的不断增长，传统的人工分析方法难以满足需求，而 AI 可以高效地处理这些数据，进行情感分析、行为跟踪和生理信号解释，为进一步优化人机交互提供有力支持。
在研究结论与讨论部分，研究人员指出，医疗 AI 的价值在于与人类用户的有效交互，而他们提出的多模态工具包为实现这一目标提供了重要途径。通过全面评估人机交互，能够发现 AI 系统在实际应用中的问题，进而优化设计，提高医护人员的接受度和使用效率。同时，研究也呼吁在 AI 医疗设备的开发和监管中，应更加注重人机交互的因素，制定更符合现实需求的标准和规范。
这项研究具有重要的意义。它不仅为医疗 AI 的研究提供了新的思路和方法，填补了现实场景人机交互评估的空白，还有助于推动 AI 在医疗领域的更广泛应用。未来，随着技术的不断完善，医疗 AI 有望与医护人员实现更紧密的协作，为患者提供更优质、高效的医疗服务。相信在研究人员的持续努力下，医疗 AI 将在现实医疗场景中绽放更加璀璨的光芒，为人类健康事业做出更大的贡献。
