がん看護におけるAI症状モデルの認識：混合研究法による評価

科学分野:

• 腫瘍看護
• ヘルスケアにおける人工知能
• 症状管理

背景:

• がん患者は、治療に影響を与える重大な症状負担に直面している。
• 現在の症状管理は、患者の報告と臨床的対応に依存している。
• AIを使用した予測的症状モデルは、適時の介入のために早期のリスク識別を提供する。

研究 の 目的:

• がん治療における予測的症状モデルに対する腫瘍看護師の認識を探求すること。
• AI駆動型症状ケアイノベーションの導入に影響を与える要因を特定すること。

主な方法:

• 研究は、ロジャースのイノベーション普及理論によって導かれた。
• 腫瘍看護師は、リッカート尺度を使用してAI症状モデルの認識を評価し、質的なコメントを提供した。
• データは、記述統計と誘導コーディングを使用した内容分析によって分析された。

主要な成果:

• 看護師は、AIモデルが症状管理と早期介入を強化できることに同意した（67%-86%）。
• すべての看護師が症状情報を有用であると感じた。73%が時間を節約できると信じていた。
• 主な導入テーマには、モデルの互換性、患者の利益の認識、臨床プロセスの改善、正確性の懸念、および導入要因が含まれていた。

結論:

• 腫瘍看護師は、がん症状管理の改善のために予測的症状モデルを支持している。
• 導入に不可欠なもの：AIモデルの透明性、開発への看護師の関与、および観察可能な利点。