患者对在精神病学服务中使用基于机器学习的临床决策支持系统的信任:随机调查实验

科学领域:

• 精神病学是一个精神病学.
• 医疗信息学 医疗信息学
• 医疗保健中的人工智能

背景情况:

• 基于机器学习 (ML) 的临床决策支持系统 (CDSS) 在精神病学中越来越多地使用.
• 患者的信任对于CDSS的成功实施和维持患者与临床医生的关系至关重要.
• 缺乏信任可能会阻碍这些先进工具的采用和有效性.

研究的目的:

• 调查提供基于ML的CDSS的基本信息是否会影响患者的信任.
• 评估信息对患者对精神卫生保健机构的信任和不信任的影响.

主要方法:

• 在丹麦中部地区的精神病学服务中进行了一项在线随机调查实验.
• 参与者被分为三组:接受基于ML的CDSS信息,标准临床决策流程或没有信息.
• 两组之间的信任和不信任得分进行了比较,以评估干预的效果.

主要成果:

• 与活性 (5%) 和空白 (4%) 控制组相比,干预组的信任度在统计学上显著增加.
• 与两组对照组相比,干预组对基于ML的CDSS的不信任显著下降 (-3%对活跃组,-4%对空白组).
• 活跃和空白对照组之间没有发现信任或不信任的显著差异.

结论:

• 关于基于ML的CDSS的基本信息可以在医院精神病学中增强患者对这些系统的信心.
• 让患者了解这项技术可能是促进CDSS在精神卫生保健中的接受和整合的关键策略.