接受黄斑疾病管理的患者表现出对在临床路径中整合人工智能的开放态度，前提是诊断准确率保持在高位。
根据《Eye Open》杂志发表的一项调查，黄斑疾病患者接受在再治疗决策中使用人工智能（AI），只要准确率高且结果经过人工双重检查。
这项针对181名黄斑疾病患者的调查由英国的黄斑疾病协会（Macular Society）和诺丁汉大学医院NHS信托基金（Nottingham University Hospitals NHS Trust）进行。参与者通过黄斑疾病协会的8.2万订阅者通讯录招募，并被要求对13个假设的临床场景在四个属性上进行排名。这些属性包括：首次解读者（AI vs 人类）；错误率（5%、10%、20%）；周转时间（1天、2天或4天）；以及二次检查者是否存在/类型（无、人类、AI）。
根据研究人员的说法，错误率（34.4%的相对重要性）和存在二次解读者或检查者（33.6%）是患者偏好中最重要的因素。初始解读是由人类还是AI执行的重要性则低得多，仅为10.9%。
5%的错误率与最高的正效用得分相关，而缺乏检查者则带有最大的负效用得分。研究人员指出，受访者对人类或AI作为二次解读者没有显著区分。
"也许最频繁的单一评论是关于AI协助人类，而人类做出最终决策。"
根据研究人员的说法，作为初始解读者，人类比AI略占优势的趋势并不显著（平均效用得分0.012 vs -0.012）。他们指出，自我报告的AI知识越多，对AI作为检查者的信任度就越低，尽管这种关联较弱。与此同时，更高的教育水平与对错误风险更大的容忍度相关。
"也许最频繁的单一评论是关于AI协助人类，而人类做出最终决策，"研究人员表示。"始终有一小部分人的观点认为人类应该对人类做出决策。"
关于研究局限性，参与者是自我选择并通过在线招募的，可能会排除没有互联网接入的个体。只有48%开始调查的人完成了排名任务，这可能反映了联合分析对视力受损人群的认知要求；39%的受访者拥有大学水平教育，72%报告了解AI——这引发了关于普遍适用性的担忧。
研究人员建议进行更深入的研究，以指导眼科临床路径设计和AI监督。他们总结说，实施工作应较少关注AI或人类是否执行初始读片，而应更多关注最小化错误率和确保稳健的检查机制。
披露声明：本研究部分通过Innovate UK SMART资助项目与OKKO health合作获得资金。请参阅原始参考文献以获取完整的披露列表。
参考文献：
Clinton S, Foss AJE, Bloomfield PS. 黄斑疾病患者对由人工智能做出再治疗决策的可接受性。《Eye Open》。2026;2(1):4. doi:10.1038/s44440-025-00011-7
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