评估护士对妇产科及新生儿护理中辅助机器人设计与应用的看法：混合方法研究 —— 为医疗机器人发展指引方向

《BMC Nursing》：Evaluation of nurses’ perspectives on the design and use of assistant nurse robots in obstetrics and neonatal care: a mixed-method study

在医疗领域，为探究护士对妇产科及新生儿护理中辅助机器人（assistant nurse robots）的看法，研究人员开展了混合方法研究。通过对 52 名护士的调查分析，发现护士对机器人看法不一，且明确了设计重点。该研究为机器人在医疗服务中的设计与整合提供了宝贵见解12。

　　在科技飞速发展的当下，医疗领域正经历着前所未有的变革。机器人技术逐渐渗透到医疗行业，为提高医疗效率、改善患者护理带来了新的希望。然而，在妇产科和新生儿护理这两个对专业性和敏感性要求极高的领域，机器人的应用面临着诸多挑战。一方面，妇产科和新生儿护理工作繁重，护士需要承担大量的工作任务，人力负担较重；另一方面，患者和家属对护理的安全性、精准性以及情感关怀有着很高的期望。如何让机器人更好地融入这两个领域，成为亟待解决的问题。

为了深入了解护士对妇产科及新生儿护理中辅助机器人的看法，来自 Maltepe University 的研究人员 ?zen ?nam 和 Samet Okay 开展了一项混合方法研究。该研究成果发表在《BMC Nursing》上，为医疗机器人在这两个领域的应用和发展提供了重要的参考依据。

研究人员采用了多种关键技术方法来开展此项研究。在样本选取上，通过雪球抽样法，招募了 52 名在伊斯坦布尔医院妇产科和新生儿护理单元工作的护士。在数据收集方面，运用了联合分析（Conjoint analysis）来定量评估护士对辅助机器人不同功能特征的偏好；通过半结构化开放式问题获取定性数据，深入了解护士的看法、担忧和期望；使用人工智能焦虑量表（Artificial Intelligence Anxiety Scale，AIAS）来量化护士对人工智能驱动机器人的焦虑程度。

研究结果如下：

• 护士对辅助机器人的看法：护士对辅助机器人持有积极和担忧两种态度。积极方面，认为机器人能快速干预紧急情况（如在新生儿重症监护中，可缩短干预时间，挽救患者生命）、减轻工作负荷（如接管患者监测任务，让护士专注于复杂病例）、降低错误率（在关键任务如药物剂量调整中，减少人为错误）。但同时也存在担忧，包括担心工作岗位被取代、机器人技术故障（如系统故障、充电问题等）、信任问题（患者或家属可能不信任机器人）45。
• 机器人功能特征的优先级：联合分析表明，护士优先考虑机器人的高精度（如 95% 的精度对于侵入性操作至关重要）、数据传输（如无线数据传输方便且减少连接问题）、报警系统（听觉和视觉报警系统能及时吸引护士注意）、自主导航（方便到达患者房间）等功能36。
• 人工智能焦虑水平：AIAS 统计显示，护士的总体焦虑处于中高水平，其中社会技术盲目性（Socio-Technical Blindness）和工作转型（Job Transition）两个维度的焦虑得分较高。不过，年龄、工作经验和教育水平对焦虑程度有不同影响，如工作经验越丰富、教育水平越高，焦虑程度越低7。

研究结论和讨论部分指出，机器人护士技术虽处于发展初期，但潜力巨大。护士认可其在减少错误、提高患者安全和减轻工作负担方面的作用，但对技术可靠性、缺乏情感关怀以及可能导致的工作岗位减少等问题表示担忧。在妇产科和新生儿护理中，机器人更适合有限的应用场景，如材料准备、运输和生命体征监测等。此外，为推动机器人护士技术的发展，需要加强人机交互设计，提高技术可靠性，根据敏感护理单元的需求定制应用，开展培训和熟悉计划，并制定相关伦理政策。

该研究意义重大，为医疗机器人在妇产科和新生儿护理领域的设计、应用和发展提供了关键的理论和实践指导，有助于优化机器人技术在医疗行业的应用，促进医疗服务的智能化发展，提高医疗服务质量，为未来医疗机器人与护理工作的融合奠定了坚实基础。