医疗保健中的技术采用：早期探索和敏捷采用新兴医疗技术概念框架的Delphi共识
摘要
研究目标 在医疗保健领域快速演进的背景下，数字系统和医疗设备的整合对现代化医疗服务至关重要。然而，医疗人员对新兴技术的接受度和采用率仍面临挑战。本研究旨在通过专家知识完善"ARC"概念框架（早期探索和敏捷采用新兴医疗技术）。我们报告了一项由专家主导的Delphi研究，评估该框架的共识程度。
研究方法 ARC概念框架包含四个连续阶段：构想、教育、验证和评分。23位专家通过两轮评估对该框架进行评价。第一轮专家对31项技术早期探索相关陈述进行同意/反对评估。专家小组提出20项建议，经整合后形成第二轮包含检查清单的评估方案。
研究结果 所有参与专家完成第一轮评估，13人完成第二轮。共识标准定义为>75%的同意率，结果显示93.4%（n=57）的陈述达成共识，其中34.4%（n=21）的项目实现无分歧共识。框架新增16项要素，包括合理使用模拟研究的重要性。
讨论 主要发现强调演示空间、临床环境时间投入、数据驱动效益评估及医务人员结构化反馈的重要性。
结论 通过Delphi方法达成专家共识，确立了ARC框架在新技术采用和医疗人员准备方面的有效性。需要进一步推动利益相关者参与和跨学科合作。
研究背景
医疗保健领域正经历数字健康技术驱动的快速变革。随着人工智能（AI）、数据驱动技术、通信协作技术的发展，有效整合这些创新成为当务之急。英国国家健康与护理卓越研究院（NICE）证据标准框架、NHS数字技术评估标准（DTAC）、MHRA医疗设备监管路线图及ISO可用性工程国际标准等政策工具，旨在采购阶段指导证据生成并降低新技术的不确定性。
研究团队在新冠疫情期间开发了ARC框架，通过人机交互（HCI）原则与医疗研究实践的结合，解决安全关键环境中敏捷性与深入用户研究的平衡问题。框架创新性地采用务实方法，在新技术引入和评估阶段通过协同学习策略获得"合理理解"。
框架特点
ARC框架包含三个核心阶段（构想、教育、验证），通过赋能陈述促进医院环境中的新技术探索和采用。框架特别强调：
- 临床模拟空间的必要性，尽管部分专家（P4）质疑其有效性，认为"无论模拟多完善，模拟实验室环境无法替代真实临床环境"
- 渐进式学习路径，包括简短课程、常见问题解答和在线演示
- 结构化反馈机制，改进版框架最终包含43项赋能陈述和四阶段10点检查清单
Delphi研究结果
通过两轮Delphi评估：
- 第一轮23位专家（16男7女）参与，第二轮13位专家（9男4女）参与
- 第一轮所有陈述（n=31）均达成共识，其中48.4%获得100%同意
- 新增16项技术采用促进要素，包括个性化功能验证和系统故障应急方案
- 56.5%的专家认可新增技术评分阶段的10点检查清单
实践启示
改进后的ARC框架为医疗技术采用提供结构化工具：
- 通过临床场景观察和原型测试评估技术临床适用性
- 建立"技术倡导者"机制提供实时支持
- 开发个性化学习路径满足多样化培训需求
- 强调数据处理比例原则和成本效用分析
未来方向
本研究验证了ARC框架在技术就绪水平4-5级（TRL 4/5）新技术评估中的有效性。未来研究应：
- 在不同临床场景和多种技术中应用该框架
- 探索AI助手和超灵敏诊断技术的应用
- 通过持续反馈机制优化框架
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