随着全球人口老龄化加剧和护理人力资源短缺，医疗系统正面临前所未有的压力。社交辅助机器人（Socially Assistive Robots, SARs）作为一种新兴技术解决方案，被寄予厚望以减轻医护人员负担并提升护理效率。然而，SARs在临床环境中的实际应用仍面临技术接受度、情感适配性以及工作流程整合等多重挑战。本研究通过混合方法试点设计，探讨了医护人员在短期接触TEMI v3机器人后的态度变化，揭示了技术推广中的关键促进因素与障碍。

这类机器人能够自主导航、识别语音、执行物品递送和巡逻等任务，从而释放医护人员的时间以专注于更具情感需求的护理工作。然而，既往研究表明，技术接受度受感知有用性、易用性以及情感适配性等因素影响，而医护人员对机器人可能替代人际互动的担忧尤为突出。例如，一项针对文化适应性机器人Pepper的研究显示，尽管机器人能提升老年居民的情感福祉，但其在复杂护理场景中的局限性仍引发争议。这些发现为本研究提供了理论框架，即通过互补性模型（Complementarity Model）定位SARs的角色——作为辅助工具而非人类护理的替代者。

本研究采用准实验混合设计，在爱沙尼亚塔林东部中心医院的护理诊所开展为期两周的试点。研究团队招募了45名医护人员，最终20人完成干预前问卷，5人完成干预后问卷。TEMI v3机器人被部署于三种场景：访客引导、物品递送和夜间巡逻。干预前后通过Likert量表和开放式问题收集数据，量化分析聚焦安全性、信任度和使用意愿，质性数据则通过主题编码探究参与者的深层反馈。

图1 参与者的年龄与工作年限分布（干预前与干预后）

结果显示，尽管干预前后样本量差异显著（75%的流失率），但参与者的态度呈现积极转变。干预前，85%的医护人员对SARs经验有限，45%将其视为纯粹机器，30%认为其具有一定“类人”特质。值得注意的是，60%的参与者预测SARs将在5-10年内成为主流，但同时对情感适配性和工作替代风险存在顾虑。

图2 参与者对机器人属性（机器/类人）与角色（同事/竞争者/工具）的认知分布

干预后，所有受访者均将机器人视为工具而非同事或竞争者，且对其安全性的认可度从65%升至100%。质性反馈进一步揭示，参与者认为SARs在物流支持（如递送物品）和患者社交互动（如播放新闻、充当对话伙伴）中具有潜力。一位护士提到：“机器人帮助减少了重复性工作，让我们有更多时间关注患者的情感需求。”

图3 参与者对机器人既往经验及未来普及可能性的看法

然而，研究也暴露了关键矛盾。尽管参与者对SARs的接受度提升，但认为其“简化工作”的比例从60%降至40%。这一现象可能源于机器人功能与护理需求的错配——TEMI v3的辅助性任务（如巡逻）并未直接减轻核心护理负担。此外，年长医护人员的技术适应性较低，凸显了分层培训的必要性。一位年过50的护理员坦言：“学习操作机器人让我感到压力，我担心跟不上技术变革。”

图4 干预前对机器人协作属性的高评分（5-7分）分布

研究者指出，SARs的成功整合需兼顾技术效能与人文关怀。研究支持“互补性模型”的可行性，即机器人应专注于非情感性任务，而人类护理者保留人际互动的核心角色。透明沟通和参与式培训被确定为降低技术恐惧的关键策略。例如，通过场景化演练让医护人员在低风险环境中熟悉机器人，可有效提升其操作信心。未来研究需延长干预周期，并纳入患者视角，以全面评估SARs对护理质量和医患关系的长期影响。

图5 社交辅助机器人的潜在角色（附示例引文）

本研究的局限性包括样本规模小、单中心设计以及高流失率，这些因素可能限制结论的普适性。然而，其价值在于为SARs的临床推广提供了实证基础，并强调了“技术-人文”平衡的重要性。正如研究者总结：“机器人不是来取代人类的，而是帮助我们成为更好的护理者。”

原始出处：

Leoste, J., Lubi, K., Marmor, K., & Kangur, K. (2025). Evaluating Social Assistive Robots in Clinical Nursing Care: Mixed Method Pilot Study on Health Care Workers’ Perceptions and Adoption. JMIR Nursing, 8, e70305. https://doi.org/10.2196/70305

Tags： JMIR Nursing：社交辅助机器人在临床护理中的应用