尼日利亚北部HIV诊疗中AI聊天机器人预咨询可行性研究
核心概要
该横断面研究在尼日利亚卡诺一家大型三级转诊中心对427名接受抗逆转录病毒治疗（ART）的成人进行调查，发现75.2%知晓AI聊天机器人、72.6%曾使用过，66.5%曾用其查询HIV相关信息（最常见为获取HIV/ART一般信息36.3%、查询ART副作用23.4%、准备向医生提问15.0%），并识别出与HIV相关聊天机器人使用独立相关的因素，包括年轻年龄、大专以上学历、已婚、ART疗程较短、存在合并症、拥有智能手机、可上网及英语能力。
深度剖析
在非洲常规HIV治疗项目中，AI聊天机器人用于HIV相关信息查询已相当普遍：72.6%的受访者曾使用聊天机器人，66.5%曾用于HIV相关查询。 此前关于非洲常规HIV治疗项目中AI聊天机器人使用的证据有限，该研究以427名ART患者的系统抽样调查填补了这一空白。 基于427名成人ART患者的横断面系统抽样调查，采用经验证且经文化适配的访谈式问卷，样本量与抽样方式支持对使用比例的估计。
HIV相关聊天机器人使用的最常见用途是获取HIV/ART一般信息（36.3%）、查询ART副作用（23.4%）和准备向医生提问（15.0%）。 该研究具体刻画了聊天机器人在HIV照护中的使用模式，而非仅报告是否使用。 使用模式来自同一问卷的自我报告数据，比例基于427名受访者的回答。
HIV相关聊天机器人使用的独立预测因素包括年轻年龄（<20岁 vs ≥50岁：aOR=3.35）、大专以上学历（aOR=3.23）、已婚（aOR=2.26）、ART疗程较短（<1年 vs >6年：aOR=1.91）、存在合并症（aOR=2.61）、拥有智能手机（aOR=2.13）、可上网（aOR=6.67）及英语能力（aOR=2.11）。 该研究以社会生态模型和技术接受模型为指导，用多变量logistic回归识别独立预测因素，为理解谁在使用这类工具提供了量化依据。 多变量logistic回归给出各因素的调整比值比及95%置信区间，其中可上网的关联最强（aOR=6.67）。
研究结果支持在非洲HIV治疗项目中采用经临床医生认可、多语言、低带宽的聊天机器人设计，并需设置减少错误信息的保障措施以确保公平整合。 该研究将使用现状与预测因素转化为对聊天机器人设计与整合方向的具体建议。 该建议基于横断面调查的描述性与关联性发现，属于对研究结果的应用性解读。
启示与展望
该研究适用于尼日利亚卡诺一家大型三级转诊中心接受ART的成人PLHIV，其流行率、使用模式与预测因素可为非洲类似HIV治疗项目中聊天机器人设计与整合提供参考；研究结果支持面向临床医生认可、多语言、低带宽设计及减少错误信息保障措施的进一步工作。
该研究为单中心横断面调查，使用自我报告的访谈式问卷，所识别的因素为关联而非因果；聊天机器人使用的具体平台、内容准确性及对临床结局的影响未在文本中说明，读者可关注后续在更多中心、更长随访中验证这些发现的研究。