八年研究揭示糖尿病患者对计算系统认知脱离

在可穿戴健康技术日益普及的背景下，系统究竟是辅助还是替代了用户的判断？一项长达八年的纵向研究指出，随着功能扩展和自动化程度提高，患者可能陷入一种“持续使用但认知脱离”的状态，即设备虽在使用，但用户不再主动解读数据，仅被动响应警报。 该研究由 Yibo Meng 等人完成，已被 ACM IMWUT（Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies）2026 年第 10 卷第 4 期录用。研究团队从 2017 年至 2025 年进行了五波访谈，追踪了 37 名糖尿病患者，并补充采访了 15 名临床医生、设计师及供应商代表。研究对象跨越三代技术：血糖仪、连续葡萄糖监测（CGM）以及预测性和自动胰岛素输送系统。 研究发现，这种“认知脱离”状态并非突然发生，而是由三个主要因素共同促成：一是功能扩展导致信息过载；二是解释权威逐渐向系统委托；三是长期的信息疲劳。此外，临床优先级的设定、信息的压缩呈现以及高度的自动化进一步巩固了这一状态。其直接后果是患者独立进行健康判断的频率降低，行为模式从“理解数据背后的意义”转变为“仅仅对警报做出反应”。 研究者认为，未来的糖尿病计算系统设计不应仅追求减少不必要的认知负担，更需保留用户解读、情境化和质疑系统输出的机会。这一观点挑战了 Weiser 关于技术应“消失”在日常生活中的愿景，提示在健康领域，技术的完全隐形可能导致用户主体性的丧失。对于从事数字健康产品设计的从业者而言，如何在提升自动化效率的同时，防止用户沦为被动的警报响应者，是一个亟待解决的设计伦理与交互难题。该研究通过长周期的定性数据，为评估智能医疗设备的长期用户体验提供了重要的实证参考。