通过人工智能进行产后康复与孤独感教育：一项随机对照试验 (PEARL)

盆底功能障碍（PFDs）——包括尿失禁、粪失禁和盆腔器官脱垂——是高度流行且使人衰弱的疾病，影响美国约25%的女性。妊娠和分娩是发生PFDs的已知风险因素。 近期影像学研究表明，高达19%的初产妇会出现耻骨直肠肌、会阴体和会阴膜损伤。 妊娠后常见的泌尿妇科疾病，如尿失禁和肠道失禁，常对产妇生活质量造成灾难性影响，这不仅源于身体症状，还因伴随的尴尬、孤立和负面污名化。更令这一艰难恢复期雪上加霜的是，五分之一女性会经历围产期情绪障碍，如焦虑、抑郁或创伤后应激障碍。 尽管分娩带来深远的生理和心理影响，产后护理仍然有限、不一致且难以获取。

已有充分证据表明，许多产后人群在各种网络平台寻求教育、社群和情感认同。 当对产后人群进行访谈时，多人反映其产后健康问题被忽视和淡化，导致在求助过程中产生无力感。 由于缺乏及时或频繁的产后护理——许多女性难以参加产后访视，通常仅能在产后获得一次诊疗——这些负面情绪进一步加剧。 此外，分娩时遭遇严重盆底损伤的患者可能无法获得围产期盆底功能障碍的专科诊疗服务。 通过对产科肛门括约肌损伤（OASI）产后患者的质性访谈，发现她们通过Facebook和Instagram等网络社群寻求社会支持的主题，尽管这些群体满足患者需求的有效性尚不明确。 虽然社交媒体平台可作为患者等待产后访视期间的支撑桥梁，但这些平台上的内容多为轶事性、幽默性且非医师创作。 更重要的是，这些平台还会让康复中的个体接触令人困扰的传闻叙述或理想化影像，可能进一步恶化这一脆弱患者群体的心理健康。

当产后人群经历“第四妊娠期”时，孤独与孤立感颇为常见。 孤独与不良健康结局相关，包括心血管疾病、认知健康、传染性疾病和全因死亡率，但其对盆底肌恢复的影响仍尚未被充分探索。在美国卫生总监2023年公告中，强调了社会联结与社群的治愈力量。 Lunstad等人指出，尽管证据日益增多，医疗界仍迟迟未能认识到社会关系是健康决定因素。 产后人群并非对孤独免疫，事实上系统综述显示围产期女性孤独发生率介于32%至100%。 针对产后孤独这一普遍现象制定解决方案，对改善分娩者及其婴儿的整体健康至关重要。

优化产后母婴心理健康不仅对产后个体康复至关重要，更深刻影响婴儿发育。 分娩后最初数周至数月是新生儿大脑发育、依恋形成和生理调节的关键窗口期。 当产后个体经历持续疼痛、失禁或活动受限时，会阻碍早期照护、降低母乳喂养成功率并增加母婴分离。母亲心理健康障碍与亲子联结中断、婴儿应激调节受损以及儿童长期认知、情绪和行为挑战相关。 发展神经科学新兴研究表明，早期母婴互动通过皮质醇调节、催产素信号传导和表观遗传修饰等机制，塑造婴儿应激反应系统和神经发育轨迹。 通过提升产妇对盆底健康的认知，产后个体可能获得更强的自我效能感、减轻孤独感，甚至可能改善生理恢复。

然而，围产期盆底功能障碍知识普遍缺乏。 McLennan等人评估了患者妊娠期间获取的信息，发现最被忽视的内容领域正是PFDs教育。 此外，Reagan等人发现现有患者教育材料大多超出美国国立卫生研究院为达到最佳患者理解度推荐的阅读水平。 众多文献一致认为全球范围内对尿失禁、盆腔器官脱垂和肠道失禁的认知存在普遍不足，多位作者呼吁应加强盆底健康宣传并开发患者教育项目。Rutledge等人开展随机对照试验，通过盆腔器官脱垂与尿失禁知识问卷（PIKQ）评估围产期盆底健康知识，受试者被随机分配至仅接收书面资料组或书面资料加互动工作坊组。 研究结果显示两组知识水平均有提升，但有趣的是发现了患者对教育形式的偏好倾向。 研究确定了关于教育内容传递方式的主题，如倾向自主安排时间学习资料、希望获得实时答疑机会等。 同时形成了偏好教育内容的主题，包括希望了解PFDs病因、提升讨论PFDs的舒适度、获知治疗方案的安心感。

虽然线下支持小组、文字平台和远程医疗教练曾试图解决产后支持与教育的未满足需求，但会话代理（聊天机器人）近年已成为该患者群体中实现可扩展实时健康教育与支持的新型工具。 聊天机器人具备提供即时适应性干预（JITAI）的潜力，这种创新干预设计能根据用户最需要支持的场景即时调整支持方式（如类型、时机、强度）。 JITAI可增强用户对支持的接受度，正日益广泛用于促进健康行为改变（包括心理健康）。 借助自然语言处理技术，聊天机器人通过与用户互动提供教育、情感支持和症状指导。 其在智能手机端的可用性使其成为健康信息获取和心理健康的常用工具。 先前针对围产期聊天机器人的评估研究显示，该工具能成功吸引用户参与、提升知识水平并缓解抑郁症状。 此外，在非围产期人群中，聊天机器人已证实能通过直接陪伴和社交互动减轻孤独感。 Kim等人通过四周观察探索AI社交聊天机器人的心理健康潜力，发现与聊天机器人互动的个体在第二周时UCLA孤独量表评分开始改善。 因此，我们建议采用类似的研究干预时长（4周）。

产后即时阶段存在对全面、实时盆底健康教育与支持的迫切未满足需求。 为应对此需求，我们开发了生成式AI产后聊天机器人，搭建患者与医疗提供者之间的桥梁。 该聊天机器人采用加州大学圣地亚哥分校健康系统批准的云端大语言模型（LLMs）构建。 为通过聊天机器人向患者问题提供精准定制信息，系统采用了检索增强生成（RAG）技术。

在孕产妇发病率持续上升与医疗资源受限的双重背景下，理解基于产后教育的AI聊天机器人对产妇孤独感、知识水平和生理恢复的影响，对改善母婴健康具有关键意义。