尼日利亚的精神科医生和培训生对人工智能（AI）在心理健康护理中的整合持积极态度，但强调需要通过伦理规范和针对性培训来确保AI在精神病学领域中的安全、富有同情心且文化适应性强的应用。
【摘要】背景：人工智能（AI）正在全球范围内革新医疗保健行业，尼日利亚也不例外。AI在精神病学领域具有广阔前景，特别是在解决精神科医生短缺和农村医疗差距方面。然而，尚未有关于尼日利亚精神科医生AI采用的研究。
目的：本研究旨在评估尼日利亚精神科医生及其培训生对AI在精神病学实践中应用的认知、看法及接受度。
方法：采用在线横断面调查的方式，在2024年7月至9月期间进行。大约280名精神科医生和181名培训生注册在尼日利亚精神科医生协会（APN）网站上。纳入标准为仍在尼日利亚执业和居住的精神科医生和培训生。
Google调查链接通过尼日利亚精神科医生协会（APN）及其早期职业精神科医生部分（APN-ECPs）的社交网络传播，以覆盖符合条件的参与者。APN WhatsApp页面包含所有在尼日利亚注册的顾问精神科医生，而ECPs页面则包括所有住院医生/培训生，包括在5年内或以下资格认证的精神科医生。受访者在不同的精神病学培训中心执业，包括私立机构，遍布尼日利亚的六个地缘政治区（东北部、西北部、中部北部、南部南部、东南部和西南部）。Google调查链接还通过在这些培训机构执业的研究人员发送到认可的精神病学培训中心的部门论坛社交网络页面，以创建提醒，特别是那些可能错过我们问卷链接的人员。鼓励合格的受访者仅完成一次调查，以防止个人重复提交。每周两次（周一和周五）在这12周期间向所有这些社交网络发送提醒，以完成问卷。在Google表格开始时向所有参与者提供了研究自愿性质的信息。在整个研究过程中保持数据保密，匿名化处理并安全存储调查回复，以保护参与者的隐私。目的是通过便利抽样覆盖近80%的目标人群。然而，共有200名受访者完成了调查，反应率为43.4%。
研究人员开发的问卷，其中大部分条目改编自先前类似的调查，这些问题已在相关研究中得到验证和使用。尽管如此，该问卷还是在五名同意的精神科医生和培训生身上进行了预测试。预测试的观察结果并未显示出需要对问卷进行修改。问卷包含三个部分。
第一部分：人口统计和职业信息。这部分收集了受访者的社会人口统计和职业特征数据，包括性别、年龄、宗教、职位、顾问经验年限、住院培训、执业机构和亚专科。
第二部分：评估受访者对精神病学中AI的知识，包括七个围绕AI应用领域和对AI在精神病学实践中熟悉程度的关键问题，这些问题包括：(1) AI在精神病学实践中是否有用？(2) AI在做出精神病诊断时是否有用？(3) AI在进行精神病学检查时是否有用？(4) AI在治疗精神病患者时是否有用？(5) AI在监测精神病治疗进展时是否有用？(6) AI在预测精神病结果时是否有用？(7) 您是否熟悉AI在精神病学中的使用？上述问题的回答选项为“是”、“否”或“不确定”。ii.) 受访者对AI的看法/观点也得到了评估，涉及a). AI在精神病学中的角色（例如，是否应鼓励在精神病学中使用AI？您是否同意AI可以提高精神病诊断的准确性？您是否相信AI可以改善精神病患者的治疗？您是否认为使用AI将改善精神病学的教学？您是否相信AI可以提高精神病学研究的质量？您是否认为在精神病学中使用AI会减少对精神科医生的需求）。5级Likert回答包括“强烈同意”、“同意”、“不知道”、“不同意”和“强烈不同意”。b). 未来AI在精神科医生的10项关键任务中的能力。这些任务包括：(1) 提供患者文档（例如更新医疗记录），(2) 向患者提供富有同情心的护理，(3) 制定个性化的药物和/或治疗计划，(4) 评估何时将患者转诊至门诊或住院治疗，(5) 分析患者信息以建立预后，(6) 分析患者信息以检测杀人念头，(7) 分析患者信息以检测自杀念头，(8) 综合患者信息以得出诊断，(9) 进行精神状态检查，(10) 在各种环境中采访精神病患者以获取病史。前十个问题以一个总体问题开头：“您认为AI在未来是否会比普通精神科医生更好地完成下列任务？”6级Likert回答包括“极不可能”、“不太可能”、“某种程度不可能”、“某种程度可能”、“可能”和“极有可能”。c.) AI在精神病学实践中的潜在好处（例如，在精神科医生短缺的情况下扩展治疗规模、消除人为错误、能在任何环境下工作等）。回答选项为“是”、“否”或“不确定”。d.) AI在精神病学实践中的风险和局限性（例如，数据安全和隐私问题、缺乏同情心、精神科医生将放弃临床思维等）。回答为“是”、“否”或“不确定”。
第三部分：评估AI在精神病学实践中的使用情况及未来五年内采纳AI的意愿。问题包括1) 您是否曾在实践中使用过AI？2.) 您是否愿意在未来五年内采纳AI进入您的实践？回答为“是”、“否”或“不确定”。
【伦理考量】
本研究获得了Kwara州大学教学医院机构审查委员会（KWASUTH/IRC）的伦理批准，批准协议编号为KWASUTH/IRC/246/VOL.II/46。在Google表单开始时，参与者被告知研究的自愿性质及其随时退出而不受惩罚的权利。只有提供知情同意的参与者才能继续填写问卷。调查回复被匿名化并安全存储，以在整个研究过程中保护参与者的隐私。
【数据分析】
数据分析使用EPI-INFO版本7.2.6.0进行。分类变量通过频率汇总，而连续变量则通过均值和标准差描述。为了便于解释，Likert量表的回答被重新分类：“同意”（合并“完全同意”和“同意”），“不同意”（合并“完全不同意”和“不同意”），“不知道”仍为单独类别。此外，可能性回答被压缩为两类：“可能”（包括“某种程度可能”、“可能”和“极有可能”）和“不太可能”（包括“极不可能”、“不太可能”和“某种程度不可能”）。
【结果】
受访者的人口统计特征
结果显示，收集了200名在尼日利亚执业的精神科医生和培训生的数据。受访者的年龄范围为26至68岁，平均年龄为39岁。男性受访者占多数（64.5%），且大多数（85.5%）已婚。顾问精神科医生占38.0%，而培训生占大多数（62%）。在顾问中，63.2%在10年及以下获得院士资格，只有6.5%在20年以上获得资格，而大多数（76.5%）专长于普通精神病学。对于住院医生，三分之一（33.9%）的住院培训时间超过4年。大多数受访者（90.0%）在联邦所属机构工作，包括联邦神经精神病医院（49.0%）、联邦大学教学医院（37.5%）和联邦医疗中心（3.5%），而仅有2.5%在私营机构工作。
AI培训需求与监管
图1显示，只有11.5%的受访者接受过正式的AI培训，而大多数（88.5%）未曾接受过培训。然而，几乎所有的受访者（97.5%）表示对AI培训感兴趣，首选形式包括在线课程（87.5%）、研讨会和讲习班（67.5%）以及在职培训（56.5%）。相当大比例的受访者（95.5%）主张监管精神病学中AI的使用，68.5%的人呼吁严格监管。
受访者对AI在精神病学中应用的知识
大多数受访者（86.5%）知道AI在精神病学实践中的用途。然而，只有38.5%的人熟悉其具体应用。关于AI在精神病学中的具体临床应用领域，略高于一半的受访者认识到AI在精神病诊断（54.0%）、患者治疗（54.5%）和监测治疗进展（60.0%）以及预测结果（59.0%）方面的作用。然而，略高于一半（51.0%）的人对AI在精神病学调查中的应用感到不确定或不知情。
受访者对AI在精神病学中作用的看法
受访者指出了他们认为AI可以在精神病学实践中受益的具体领域。大多数受访者（73.5%）对AI在精神病学中的使用持积极看法，并鼓励其整合。大多数受访者认同AI在提高研究质量（90.5%）和教学（84%）方面的潜力；许多人相信AI将增强治疗（69%）和诊断的准确性（61.5%）。然而，略高于一半（53.5%）的人不同意AI会取代或减少对精神科医生的需求。
受访者对AI在未来胜任精神科医生十项关键任务的看法
当受访者被要求评估AI在各种精神病学任务中超越普通精神科医生的能力时，大多数受访者认为未来的AI不太可能为患者提供富有同情心的护理（91.0%不太可能）和进行精神状态检查（68%不太可能）。然而，他们对AI在文档和分析任务中的表现持乐观态度，包括更新病历（73.0%可能）、建立预后（71.5%可能）和作出诊断（74.5%可能）。
受访者对AI在精神病学实践中潜在好处的看法
受访者还概述了AI在精神病学实践中的潜在好处。近一半（49%）同意AI可以减少人为错误，尽管37.5%的人不确定。许多受访者认为AI可以改善护理计划的标准化和个性化（63%），通过加速治疗交付解决精神科医生短缺问题（61%），优化任务流，从而改善从业人员的生活质量（59.5%），减少性别或种族偏见（73.5%），并促进患者的早期求助行为（68%）。然而，近一半的受访者对AI能否消除人为错误（51%）或提供更好的大脑病理学理解以引发心理健康障碍（54.5%）持怀疑态度。
受访者对AI在精神病学实践中风险和局限性的看法
该研究还突显了受访者对AI的担忧和保留意见。隐私问题是显著的，77%的受访者指出与数据安全相关的风险。近90%的人关心人际互动的减少，82.5%的人担心AI驱动护理中可能缺乏同情心。56.5%的受访者对AI工具的准确性和可靠性提出了质疑，81.5%的人担心过度依赖AI技术，63%的受访者认为AI可能会削弱精神科医生的创造性临床思维。52%的受访者对潜在的工作岗位流失表示关注，而73.5%的人对实施AI的成本表示担忧。然而，略高于一半（54%）的受访者表示乐观，认为AI的潜在好处将超过风险或危害。
AI的使用和未来采纳准备情况
图5显示，只有29.5%的受访者在其实践中使用过基于AI的工具，常用的工具包括诊断支持系统、患者监测应用程序和预测分析平台。然而，大多数（79.5%）表示愿意在未来五年内采纳AI进入他们的实践。
讨论
本研究调查了尼日利亚精神科医生和培训生对AI在心理健康护理中的知识、看法和采纳准备情况。
对AI在精神病学实践中应用的认知和熟悉程度
我们的研究结果显示，大量的受访者（86.5%）知道AI在精神病学实践中的应用。然而，只有约一半的人了解其具体临床应用领域，如诊断辅助（54%）、治疗（54.5%）和精神疾病患者的调查（49%）。这一结果与Cecil等人的研究相一致，其中一半的参与者展示了一个AI应用领域的基本理解，AI启用工具在诊断辅助（43.4%）和治疗（41.4%）方面是有用的应用领域之一。在巴基斯坦医生中进行的一项研究报告称，大多数医生（超过三分之二）对AI有基本知识，但77%的受访者不了解其在医学中的实际应用。在我们的研究中，61.5%的受访者不熟悉AI在精神病学中的应用，这一比例高于Cecil同事报告的45.4%。然而，在韩国医生中进行的研究报告显示，只有6%的受访者对AI有很好的熟悉度。与本研究相比，后者研究中较低的AI熟悉度可能归因于更大的样本量，混合参与者包括医学生、实习医生和来自不同专业的医生。此外，我们研究中几乎所有的受访者（88.5%）报告说他们之前没有接受过有关AI在精神病学中应用的培训，而几乎所有人都表示希望接受AI在精神病学中的使用培训，这与之前的研究一致。这可能表明当前尼日利亚研究生住院培训课程可能未涵盖与AI相关的主题，因为我们的研究中精神科培训生占总受访者人数的62%。因此，这凸显了修订课程的必要性，以便在研究生精神病学医学教育中纳入技术创新，并延伸到本科精神病学医学教育，以提高未来从业者的竞争力。
对AI在精神病学中的角色、益处和风险的看法
本研究结果表明，受访者普遍对人工智能在精神病学中的实用性持乐观态度。大多数受访者支持将人工智能整合到精神病学实践中，这与先前的发现一致。我们的研究还揭示，大多数受访者认为人工智能将提高精神病诊断的准确性、治疗、教学和研究质量，这与先前的研究一致。这也强调了人工智能在精神病学实践和精神病学医学教育中的重要性。约五分之一（24%）的受访者同意人工智能将减少对精神科医生的需求，略低于Oh等人报告的结果，其中35.4%的受访者认为人工智能将取代医生的工作。然而，一些作者指出，人工智能不太可能取代未来的医生，但可以补充医生的任务。可能的原因包括人工智能在提供富有同理心的护理和建立治疗关系方面的局限性。
我们的研究表明，受访者对人工智能在未来能够超越普通精神科医生在需要同理心（91.0%不太可能）和精神状态检查（68%不太可能）的任务上持怀疑态度。然而，他们对人工智能在文档和分析任务中的表现持乐观态度，包括更新病历（73.0%可能）、建立预后（71.5%可能）和作出诊断（74.5%可能）。这些发现与之前的研究一致，其中大多数受访者（83%）认为未来的人工智能不太可能提供富有同理心的护理和精神状态检查，相比之下，他们预计未来的人工智能可能会在文档和信息合成方面取代他们。在英国的家庭医生中进行的一项类似研究发现，受访者认为人工智能不太可能提供富有同理心的护理（94.4%不太可能）、作出诊断（68%不太可能）、个性化治疗计划（61.2%不太可能）和转诊给其他健康专业人员（61.7%不太可能），但在文档（80.2%可能）和预测预后（52.7%可能）方面非常有用。
人工智能在精神病学实践中的好处
本研究突出了人工智能在精神病学实践中的潜在好处，包括改善护理计划的标准化和个人化，解决精神科医生短缺问题。许多人还认为人工智能可以优化工作流程，减少偏差，促进早期求助行为。在尼日利亚这样的国家，部署人工智能来应对关键的卫生人力资源赤字尤为重要，因为这里的每10万人口中精神科医生的比例不到0.1，接近90%的治疗缺口。基于人工智能的工具可以通过改善包括难以到达社区在内的患者获得专家护理的公平性来提供帮助。由人工智能驱动的管理工具，如分诊管理系统，还可以优化工作流程，提高效率和生产力，减少精神科医生的职业倦怠。人工智能在精神病学中的整合可以实现护理的标准化和个人化，从而降低成本和人为错误。本研究还报告了人工智能在减少精神病学护理中的性别和种族偏见的好处。鉴于在医疗保健中种族、性别和社会经济偏见的公认挑战，这一发现意义重大。通过减轻这些偏见，人工智能有可能提供更公平的护理标准，这一进步将在尼日利亚和类似环境中具有变革性，因为在这些地方，系统性偏见常常加剧健康差异。
尽管存在上述感知的好处，受访者表达了若干担忧，其中最紧迫的问题涉及数据安全、人际互动的减少和可靠性。无论是在何处考虑将人工智能应用于医疗保健交付，数据安全问题都是全球普遍存在的。许多从业者引用隐私问题作为不拥抱人工智能技术的伦理原因。这一点在精神科护理中尤为重要，因为患者的保密性至关重要。专注于人工智能应用中数据隐私的监管框架将是解决这些问题的关键。巧合的是，我们研究中的几乎所有受访者也都支持在尼日利亚对人工智能进行监管，超过三分之二的人呼吁进行严格的监管。对人际互动和同情心减少的担忧反映了人们对技术使患者护理过于机械化，从而损害有效精神科管理所需的治疗关系的担忧。对人工智能工具缺乏同情心的保留意见也是心理健康专业人士和其他医生反复表达的关切，他们担心人工智能可能会阻碍富有同情心的护理。在尼日利亚这样一个社会中，人际关系在心理健康治疗接受中往往起着至关重要的作用，缺乏同情心的护理可能是一个重大挑战。
人工智能在心理健康护理中的使用和采纳准备
人工智能在心理健康护理中的益处取决于专业人士的采纳。我们的研究发现，只有29.5%的受访者目前使用人工智能工具，如诊断支持系统和预测分析平台。尽管如此，79.5%的人表示有兴趣在未来5年内采纳人工智能。先前的一项研究报告称，14.8%的医生使用过人工智能，这一发现低于本研究中报告的29.5%。然而，73.5%的人表示未来愿意在其实践中采用人工智能，这些发现似乎令人鼓舞，并与我们的结果一致。低人工智能使用率的可能原因包括对人工智能及其应用的知识和理解不足、缺乏培训、课程缺失、对基于人工智能的工具兴趣低和技术进步不足等。此外，有证据表明，心理健康从业者打算学习而不是实际使用基于人工智能的工具，精神科医生表现出愿意使用以临床为中心的反馈或实践管理人工智能技术工具，而不是以患者为中心的工具。这可能是因为受访者在本研究中表达的对基于人工智能工具可靠性的信任缺乏。此外，有人认为，与接收反馈或行政支持相比，使用基于人工智能的技术来确定诊断或治疗决策的风险更高，因为诊断或治疗错误可能带来严重的负面后果，可能导致错误或延迟治疗，从而造成更差的预后和可能的诉讼。同样，一项研究还报告称，60%的精神科医生不推荐基于技术的治疗给他们的患者。然而，Cross及其同事报告称，43%的澳大利亚心理健康专业人士在其实践中使用了人工智能，这高于我们在研究中报告的29.5%。基础设施和技术问题、心理担忧和工作量相关问题是医疗保健中实施人工智能的可能障碍。因此，有必要对人工智能诊断或治疗工具进行临床验证，并进行培训和加强特定司法管辖区的立法，以减少人为错误，提升信心和信任，鼓励从业者采纳人工智能。
优势和局限性
据我们所知，这是尼日利亚首次调查精神科医生和培训生对人工智能在精神病学实践中应用的知识、看法和采纳准备情况的研究，为尼日利亚精神科医生在这一主题上的基础见解提供了参考。这是一项全国性调查，公平代表了六个地缘政治区的精神科医生和培训生，预计这将加强本研究的发现。
研究的局限性包括中等的响应率43.4%，考虑到类似在线调查中医生的结果，这一比率可能是足够的。可能存在回应偏差，因为选择参与研究的受访者可能对AI话题感兴趣，这可能影响研究结果。便利抽样技术可能引入偏差样本，这可能影响结果对样本群体的普遍性。研究侧重于结果的描述性统计，排除了使用双变量统计的子组分析，这可能提供更多详细的见解，包括影响变量，进一步研究可以对此进行探讨。我们的研究未评估AI在精神病学中应用的深度知识，因为定性设计将为此概念提供更多见解，建议未来研究对此进行探讨。
结论
本研究表明，虽然大多数尼日利亚的精神科医生和培训生意识到AI在精神病学实践中的有用性，但只有大约一半的人了解其基本的临床应用领域，仅38.5%熟悉其使用。大多数受访者对AI在精神病学中的使用持积极看法，特别是在诊断、治疗、教学和研究方面。大多数人对未来AI的能力持乐观态度，认为其在文档、诊断和预测预后等任务方面优于普通精神科医生。AI在精神病学中的优势包括护理计划的标准化和个性化、解决精神科医生短缺问题、优化任务流、促进早期求助行为和消除偏见。许多人对基于AI工具的数据安全和人际互动减少表示担忧。此外，研究揭示了从业者中AI使用率较低，但未来采纳准备度较高的情况。值得注意的是，存在显著的培训缺口，因为只有大约十分之一的人接受过之前的培训，而几乎所有人都认为应该对AI进行监管。因此，我们建议制定符合全球最佳实践的国家政策和监管框架，以鼓励尼日利亚心理健康护理中AI的采纳。此外，有必要对本科和研究生精神病学医学教育课程进行审查，以容纳AI相关内容并提供实践机会，弥合培训缺口，提高从业者的未来竞争力。未来的研究应考虑在此全国调查中采用定性设计，以深入了解精神科医生对AI在精神病学中的知识、看法和使用情况，以及可能的预测因素，进行有针对性的干预。政府和其他相关利益方应投资于技术创新和医疗保健基础设施，以改变心理健康服务格局，改善尼日利亚的治疗获取。
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