医療研究の整合性における意識と行動に対する生成型人工知能 (GenAI) の影響の評価:オンライン調査研究

科学分野:

• 医学 研究
• 人工知能の倫理
• 技術の採用

背景:

• 生産性のある人工知能 (GenAI) は医療研究において 効率性を大幅に向上させています
• GenAIの採用に伴って 研究の整合性に関する倫理的懸念が生じます.
• 体系的なガイドラインが欠如しているため,GenAIが研究者の誠実さに及ぼす影響を調査する必要があります.

研究 の 目的:

• 医療研究者の研究誠実性に関する意識と行動に,生成型人工知能 (GenAI) の影響を評価する.
• 医療研究におけるGenAIの採用に影響を及ぼす要因を,拡張された技術受け入れと利用の統一理論 (UTAUT) モデルを通じて探求すること.

主な方法:

• 中国人の医学研究者の 718 件の有効な回答を基に横断調査が行われました.
• データを分析するために,拡張された 技術の受け入れと利用の統一理論 (UTAUT) モデルが採用されました.
• この研究では,技術的要因,GenAIの不安,および研究整合性の意識と行動の関係について調査した.

主要な成果:

• 業績の期待,努力の期待,技術的環境,信頼,サポート条件は,整合性の意識に肯定的な影響を及ぼしました.
• 創発性人工知能 (GenAI) の不安と認識されたリスクは,整合性の意識に悪影響を及ぼしました.
• サポート条件と整合性の意識は整合性の行動と正に相関し,GenAIの不安は負の関連を示した.

結論:

• 責任あるジェネラティブ人工知能 (GenAI) の利用に関する包括的なガイドラインは,医学研究エコシステムにとって極めて重要です.
• 技術的環境の最適化,信頼の強化,サポート構造の提供が重要な勧告です.
• 技術革新と倫理的な研究実践の 連携開発を推進することが不可欠です.