将护士的信任与值得信赖的人工智能的维度进行映射:一个范围广泛的审查

科学领域:

• 医疗保健技术 技术 医疗保健 技术
• 人工智能伦理学 人工智能伦理学
• 护理科学 护理科学

背景情况:

• 护士是高度信任的专业人士,但在医疗保健中开发可靠的人工智能 (AI) 面临挑战.
• 了解培养对人类护理人员信任的属性对于设计可靠的人工智能系统至关重要.
• 现有的研究往往忽视了临床实践中建立的信任动态的宝贵教训.

研究的目的:

• 检查对护理的信任概念及其适用于开发可靠的医疗保健人工智能.
• 确定护理实践中引发信任的关键属性,这些属性可以为AI设计提供信息.
• 通过利用护理的信任原则,提出创建更道德和接受人工智能系统的策略.

主要方法:

• 根据乔安娜·布里格斯研究所 (JBI) 的框架进行了范围审查.
• 综合了有关患者对护士可信度的看法的文献.
• 这些感知与在医疗保健中可靠的人工智能所需的品质进行了比较.

主要成果:

• 初步发现表明,护理的信任增强行动为人工智能开发提供了宝贵的见解.
• 促进对护理的信任的属性,如同情和可靠性,可以转移到AI设计中.
• 患者在护士中所珍视的品质和可信的人工智能所需的特征之间存在着显著的重叠.

结论:

• 护理信任原则为在医疗保健中开发可靠的人工智能提供了一个新的框架.
• 将人工智能开发与观察到的护理信任相结合,可以导致更道德和接受的医疗保健技术.
• 这种方法提供了创新的策略,以弥合AI能力和患者对临床环境的信任之间的差距.