介護における生成型人工知能の応用を調査する:横断的な研究

科学分野:

• 介護情報工学 介護情報工学
• 医療における人工知能
• デジタル・ヘルス・デジタル・ヘルス

背景:

• 生産性のある人工知能 (GAI) は,医療革新の新たな機会を提示しています.
• 臨床実務におけるGAIの採用と影響を理解することは,その効果的な実施に不可欠です.
• 患者のケアの礎石である看護は,AI主導の進歩から大きく恩恵を受けるでしょう.

研究 の 目的:

• 中国の看護実践におけるGenerative Artificial Intelligence (GAI) アプリケーションを体系的に調査する.
• 現在の使用パターンをマッピングし,GAIに関する看護スタッフのメリット,課題,機能的ニーズを特定します.
• 中国の新興のローカルGAIプラットフォームの実世界のパフォーマンスと採用を評価する.

主な方法:

• コンビニエンス・サンプリング・メソッドを用いて,181人の看護師インターン,スタッフ看護師,管理職を20の州で調査した.
• 文献レビューとエビデンス抽出を通じてアンケートを作成し,専門家の評価によるコンテンツの有効性を評価しました.
• データは2025年4月から6月の間に収集されました.

主要な成果:

• 看護師の間でGAIの採用率は92.81%に達し,人口統計学的要因と有意な関連はありません.
• 高齢はGAI使用頻度 (p=0.001) の有意な予測要因でした.
• ローカルプラットフォーム (DeepSeek,Doubao) が使用を主導した (>60%),健康教育素材の生成が最も一般的なアプリケーション (61.30%). GAIは管理職の管理業務の負担を軽減し,臨床看護師の効率を高め,インターンのイノベーションを促進しました.
• 主要な課題は,コンテンツの正確性 (40.96%) と臨床的自律性への影響に関する懸念でした.

結論:

• 中国看護におけるGAIの採用は広範囲に広がっており,地元のプラットフォームや役割特有の利点に対する好みの影響を受けています.
• 内容の正確性と臨床的自律性に関する懸念は,GAI統合の主要な障壁です.
• 臨床的に検証された信頼性の高いGAIシステムと,ターゲットに絞られたトレーニングと倫理的な設計は,GAIが協調的な看護ツールとしての潜在力を実現するために不可欠です.