腫瘍学における環境人工知能:採用,実現可能性,受容性,適切性

科学分野:

• 腫瘍学
• 医療情報学
• 人工知能

背景:

• 腫瘍学における臨床文書の提供者負担と不満足は重要な問題です.
• 環境人工知能 (AI) の書記者は,これらの負担を軽減する潜在的な解決策を提供します.
• 既存のAIスクリバ技術は まだ腫瘍学のニーズに最適化されていません

研究 の 目的:

• 腫瘍学の提供者との環境AIスクライブのアプリケーションを評価する.
• 腫瘍学におけるAIスクライブの実装に関連する機会と潜在的な課題を特定する.
• AIの採用,可行性,受容性,適宜性を評価する. 大量のがんセンターで.

主な方法:

• がんセンターで4ヶ月間にわたって実施された予備試験.
• 質的 (インタビュー) と定量的な (調査,利用データ) データを収集した.
• AIスクリバが使用された620件の診察を分析した.

主要な成果:

• 調査対象のプロバイダの94%は少なくとも時々AIで作成されたコンテンツを使用しており,実現可能性を示しています.
• 61%が継続的なアクセスを希望し,受け入れられることを示しました.
• 適当性は異なっており,追跡調査 (12.2%) よりも新規訪問 (21.1%) で利用率が高かった.

結論:

• 周囲のAIスクライブは,腫瘍学における潜在的有用性を示しています.
• プロバイダーのフィードバックは,この技術への継続的な投資と開発の必要性を示しています.
• 将来の研究は,ワークフローの効率化と腫瘍学文書の改善を実現するための大規模な評価に焦点を当てなければならない.