随着医疗系统数字化进程的不断深入，人工智能技术正在逐渐改变传统医疗模式，尤其在依赖丰富临床经验与直觉判断的助产领域显示出巨大潜力。助产实践长期以来倚重于助产士通过实际工作经验所积累的隐性知识，这类知识包括对产妇状态的直觉判断、对会阴组织弹性的触觉评估以及对产程中细微变化的敏锐感知，它们虽难以用语言明确表达，却在实际临床决策中起到关键作用。然而，随着全球多个地区出生率持续走低，助产士接触分娩案例、积累实践经验的机会大幅减少，这进一步加剧了隐性知识传承的困境。与此同时，现行基于显性知识的临床指南与协议虽有助于规范操作流程，却往往无法涵盖实际情境中的复杂性与个体差异，使得那些依赖经验的主观判断难以被系统化地记录与传播。

为了系统探讨人工智能在助产领域的整合潜力，特别是其在捕捉、转化与应用隐性知识方面的作用，本研究采用了系统的文献综述方法，对2015至2025年间发表的相关国际研究进行了全面检索与分析。文献来源包括PubMed、MEDLINE和CINAHL等重要学术数据库，检索策略以“助产”、“风险预测”、“临床判断”、“会阴创伤”、“人工智能”、“机器学习”、“自然语言处理”、“伦理”和“算法偏见”为核心关键词。经过筛选，最终纳入31篇符合标准的文献，这些文献覆盖了人工智能在助产临床实践、教育培训及伦理治理等多个方面的应用。文献分析不仅着眼于技术实现路径，还重点关注人工智能与助产专业价值观的契合程度以及在实际推广中可能遇到的障碍与限制。

结果显示，人工智能显示出多方面的重要应用价值。首先，在临床支持决策层面，机器学习与自然语言处理技术能够通过分析助产士在实践中所产生的非结构化数据——如临床笔记、交接班记录与个案访谈——提取出隐藏在经验中的模式与规律，进而形成可量化的评估工具。例如，有研究开发出基于人工智能的预测模型，可在产程中实时评估会阴撕裂风险，并据此提出针对性干预建议，如适时实施会阴切开术或采用保护性手法，从而显著降低严重创伤的发生率。另一项技术探索则借助阻抗光谱与机器学习结合，实现了对产科肛门括约肌损伤的早期识别与准确诊断，进一步拓展了人工智能在复杂临床场景中的应用深度。其次，在助产教育方面，人工智能驱动的模拟训练系统正在改变传统教学模式。通过高保真虚拟场景的构建，助产学生可在无风险环境中反复进行临床决策练习，并即时获得基于算法分析的反馈。这种教育方式不仅弥补了临床实习机会的不足，也有助于学生发展出更系统的批判性思维与快速应变能力。

然而，人工智能在助产领域的整合仍面临诸多伦理与实践层面的挑战。数据隐私与安全是最受关注的问题之一，助产数据常涉及高度敏感的个人健康信息，如何在数据采集、存储与使用过程中确保患者隐私不被侵犯是一项重大课题。此外，算法透明度与可解释性也直接影响助产士对人工智能工具的接受程度。如果模型的决策过程无法被理解和验证——即所谓“黑箱”操作——将可能削弱临床人员对输出的信任，进而影响其在实际操作中的使用意愿。更重要的是，算法偏见问题亦不容忽视。若训练数据未能充分代表不同人群（如不同种族、社会经济背景的产妇），则人工智能建议可能会固化甚至加剧原有的健康不平等现象。因此，必须在系统设计阶段即引入多样性数据，并建立持续监测与评估机制，以降低偏见对决策的影响。

表1 助产实践中隐性知识与显性知识的比较

值得注意的是，成功的AI整合不能仅靠技术实现，还需倚重助产士的深度参与。助产士作为临床前沿的实践者，其经验与直觉是人工智能模型构建的重要基础。因此，在系统开发过程中应充分纳入助产士的意见，确保工具设计符合实际工作流程与专业价值观。此外，助产士也需具备一定的AI素养，能够理解技术的基本原理与限制，从而在临床中合理运用人工智能建议而非盲目依赖。已有学者提出应重新概念化AI为“增强智能”（Augmented Intelligence），强调其辅助人类专业判断的角色，而非完全取代人的决策。这一理念对助产这类高度依赖人际互动与情感支持的行业尤为重要。

综上所述，人工智能为助产实践中隐性知识的显性化、系统化及广泛传播提供了前所未有的机遇。通过技术手段，那些传统上难以言传的经验得以被记录、分析与共享，从而帮助提升不同层级助产士的实践水平，减少临床实践的变异度，最终改善孕产妇及新生儿的健康结局。然而，这一转型过程必须建立在稳健的伦理框架、透明的算法设计以及持续的专业教育基础之上。政策制定者、教育机构与专业组织需共同推动相关标准的建立与完善，包括加强数据治理、优化团队协作机制以及将人工智能素养纳入助产教育的核心内容。只有在技术、人文与政策多方协同之下，人工智能才能真正成为助产领域的赋能工具，支持这一古老而重要的专业在现代医疗体系中持续焕发新的生机。

原始出处：

Takeuchi, S., Kubota, K., & Nakamura, S. (2025). Artificial Intelligence and Tacit Knowledge Integration in Midwifery: Policy Implications for Improving Healthcare Outcomes. International Nursing Review, 72, e70092. https://doi.org/10.1111/nr.70092

本文相关学术信息由梅斯医学提供，基于自主研发的人工智能学术机器人完成翻译后邀请临床医师进行再次校对。如有内容上的不准确请留言给我们。