（通讯员 陈思 王美莹）近日，武汉工程大学艺术设计学院方浩教授团队，在设计学、人机交互与数字健康交叉研究领域取得新进展，相关研究成果 “Key drivers and mechanisms of user satisfaction with smart wearable medical products: a mixed-methods study”（《智能可穿戴医疗产品用户满意度的关键驱动因素及作用机制：一项混合方法研究》）在 Springer Nature 旗下国际知名综合性人文社会科学期刊 Humanities and Social Sciences Communications（HSSC）正式发表。该论文第一署名单位为武汉工程大学艺术设计学院，方浩教授为第一作者，中国地质大学（武汉）硕士研究生寸国辉、周娅、谢思思以及武汉工程大学艺术设计学院洪敏健博士后为共同作者，武汉工程大学艺术设计学院王雅溪教授为通讯作者。

该研究从设计学、人机交互与数字健康交叉研究视角出发，针对现有智能可穿戴医疗产品研究较多关注功能和初始采纳、但对用户长期使用满意度及其形成机制缺乏系统解释的问题，旨在揭示影响用户满意度的关键因素及其作用关系。研究团队首先基于5200条有效用户评论和13名相关用户及从业人员的访谈资料，运用程序化扎根理论提炼出人机交互体验、医疗价值、硬件设计、质量与性能及商业营销五个主要维度；随后收集391份有效问卷，采用结构方程模型与XGBoost-SHAP可解释机器学习方法进行验证和分析。研究结果表明，人机交互体验、医疗价值、硬件设计以及质量与性能均对用户满意度具有显著正向影响，其中人机交互体验的作用最为突出。

研究流程框架

该研究得到以下结论：（1）智能可穿戴医疗产品的用户满意度并非由单一功能决定，而是由交互体验、医疗价值、硬件设计和质量与性能等多维因素共同形成；（2）人机交互体验和质量与性能是影响用户满意度的关键因素，二者之间具有明显的协同作用；（3）相较于品牌宣传和促销等商业营销因素，用户在长期使用中更重视产品是否可靠、易用、舒适，以及健康数据是否清晰、可信和便于理解。本研究从用户体验与智能医疗产品设计相结合的视角，构建了“质性识别—结构验证—机器学习解释”的混合研究路径，为智能可穿戴医疗产品的交互优化、性能提升和医疗价值转化提供了参考。

全局 SHAP 解释结果（左：SHAP 值分布蜂群图；右：全局特征重要性柱状图）

本研究获得北京市朝阳区数字医疗概念验证项目（2025SLQY006）、国家心理健康和精神卫生防治中心“当代中国心理健康问题多学科整合防控策略”重点支持项目（GXDXK2025A-10）、国家社会科学基金艺术学一般项目（23BG133）、武汉工程大学科学研究基金（25QD070）、中国博士后科学基金面上资助（2025M783666）及国家重点研发计划（2021YFF0900901）的资助。论文的理论成果可以应用于智能可穿戴医疗产品的交互设计与用户体验优化，服务于慢性病健康管理、远程健康监测等数字健康场景；也可以为相关企业优化产品功能、交互反馈、佩戴体验与隐私信任设计提供依据，提升用户满意度和持续使用意愿，具有良好的推广应用价值。（审稿 夏志敏）