Understanding AI-mediated clinical communication during clinical placement: A theory-informed qualitative study of nursing students
这项针对32名护理专业学生的理论驱动型定性研究表明，人工智能介导的信息正在通过在协商患者理解与不确定性方面引入复杂的挑战，从而重塑临床沟通，进而使护理教育必须向着培养适应人工智能驱动型医疗环境的解释、关系及沟通能力方向转型。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。 阅读完整免责声明
新型患者：当诊室遇见算法
想象一下，你正走进一间医生诊室。在过去，你可能会带着几个问题走进去，也许是你在杂志上读到的某种担忧，或者是一种模糊的、觉得身体不对劲的感觉。那时，医生是唯一掌握着你健康地图的人。但今天，这种景观已经发生了变化。在你坐下之前，你可能已经问过一个超级聪明的聊天机器人：“这个症状意味着什么？”或者“我的手术要进行多久？”这些人工智能（AI）工具就像是永不眠的数字图书管理员，向任何拥有智能手机的人分发着医学事实。
这创造了一种全新的对话方式。患者不再是一张白纸；他们带着一种由算法塑造的、对自身身体的“预加载”理解而来。这改变了护士和医生的工作。这不再仅仅是递交一份地图，而是在于引导一段旅程——在这段旅程中，乘客已经自带了导航仪，而且有时，那个导航仪指向的方向与医生所指的方向并不一致。核心问题不仅在于“AI是否聪明”，而在于“当其中一方一直在听从一个机器人的话时，人类该如何彼此交流”。这就是解释性权威（谁有权决定真相）、专业责任（谁仍负责照护过程）以及不确定性沟通（如何解释医学并非总是直线前进）的世界。
研究：作为侦探间谍的护理系学生
为了了解这种新现实在实地是如何呈现的，一组研究人员决定派遣一支由32名三年级护理系学生组成的队伍进入实战。他们不是经验丰富的资深人士，而是像刚从学院毕业、第一次踏入真实外科病房的新手侦探。研究人员不仅仅是询问他们“认为”会发生什么，而是要求他们记录下当他们观察到护士与那些显然曾与AI或互联网进行过交流的患者交谈时，实际发生了什么。
学生们在开始前获得了一套特殊的“侦探工具包”。这套工具包教会他们寻找三个特定的目标：
- 解释性权威：谁是对话的主导者？是护士、患者，还是计算机？
- 专业责任：即便患者信任机器人，谁仍负责确保患者能够理解？
- 不确定性：当网络信息告诉患者是“100%肯定”时，你该如何告诉患者“也许”或“视情况而定”？
学生们通过观察、记录结构化的日志，并在随后进行讨论来开展工作。他们并不是在测试护士的技能，而是在试图理解护理工作的“叙事”是如何发生变化的。
发现：四大转变
在分析了学生的日记和讨论后，研究人员发现了描述在AI世界中护理职业如何演变的四个主要主题。
1. “预加载”的患者
学生们首先注意到的是，患者走进诊室时脑子里已经装满了信息。一名学生指出：“有些患者在与护士交谈之前，就已经认为自己了解自己的病情了，因为他们曾通过网络搜索或使用AI工具。”这就像患者带着一份由机器人编写好的剧本来到这里。有时，患者对这份剧本的信任甚至超过了对护士解释的信任。这不仅仅是关于“误导”；而是关于患者在护士开口说话之前，就已经对正在发生的事情有了强烈的、预设的想法。
2. 协商之舞
当护士的解释与患者由AI生成的剧本不符时，情况就会变得棘手。学生们看到，护士不能简单地说：“你错了，我是对的。”那样会破坏信任。相反，护士必须成为外交官。他们必须进行温和的协商。一名学生意识到：“沟通不仅仅是解释事实。有时它涉及帮助患者重新审视他们已有的信念。”护士必须承认患者因网络信息而产生的恐惧或兴奋，然后小心翼翼地将医学现实编织进去，同时又不让患者感到羞愧。这是一场在两个不同世界之间架起桥梁的微妙舞蹈。
3. “不确定性”难题
这或许是最困难的部分。AI聊天机器人非常擅长表现得自信。它们经常给出清晰、确定的答案，例如“你会康复，用时5天”。但现实生活——尤其是外科手术——是复杂多变的。康复程度各异，风险也在变化。一名学生观察到：“由于网络信息听起来非常笃定，患者有时会期待非常明确的答案。”当护士不得不说“可能需要5天，也可能需要10天，或者对你来说会有所不同”时，情况会变得很艰难。学生们看到护士在努力解释“不确定性”并不是错误或知识匮乏，而仅仅是医学运作的常态。他们必须教导患者如何接受没有完美答案的状态，同时保持患者的冷静与信任。
4. 护士是翻译者，而非仅仅是传递者
最后，学生们意识到护士的角色正在发生变化。在过去，护士可能被视为一名传递信息的使者，将医生的话传达给患者。现在，护士更像是一名翻译者或引导者。他们不仅仅是在传递信息，还在帮助患者从混乱的互联网事实、机器人预测和医学现实中理出头绪。一名学生总结道：“沟通不仅是提供正确的信息，更是关于维持信任并让患者感到得到支持。”护士的工作变成了解读噪音，并帮助患者找到属于自己的路径。
启示：并非为了“修复”机器人
这项研究并未发现学生们突然成为了处理AI的专家。事实上，许多人都感到不确定、犹豫和些许不适。他们并没有在“战胜”AI，而是在学习如何与AI共存。研究人员认为，这种不适感实际上是一件好事。这意味着学生们开始理解，护理不仅仅是背诵事实或下达指令，它关乎作为一个人类，如何在信息来源广泛且复杂的世界上进行航行。
论文得出结论，我们不能仅仅教护士如何使用AI工具。我们必须教他们成为解释性从业者。他们需要学习如何倾听一个刚刚和机器人聊过天的患者，弄清楚那个机器人告诉了他们什么，然后帮助患者理解那份虽然混乱、充满不确定性、却又非常真实的个人健康现实。护理的未来不在于用机器取代人类，而在于让人类成为那位睿智的向导，帮助我们在机器时代理清思绪。
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