调查老年人对人工智能工具对药物决策的看法:基于图片的实验调查

科学领域:

• 老年学和健康信息学
• 医疗保健中的人工智能
• 患者对药物的坚持 患者对药物的坚持

背景情况:

• 人工智能 (AI) 越来越普遍,需要研究其适用于个性化药物建议的应用,特别是在老年人中.
• 了解老年人对人工智能驱动的健康信息的接受度对于开发有效的数字健康工具至关重要.

研究的目的:

• 根据信息来源确定老年人停止服用药物的可能性.
• 为了确定影响老年人停止药物治疗的决定的预测因素.
• 评估人工智能产生的建议与传统来源 (PCP,药剂师) 对药物停用的影响.

主要方法:

• 一项基于网络的实验调查对1245名65岁及以上的美国成年人进行了实验.
• 参与者根据初级保健提供者 (PCP),药剂师或各种AI格式 (EHR-PCP,EHR-Direct,Questions-Direct) 的信息,在6点的利克尔特级别上评价了他们停止特定药物 (阿司匹林,拉尼蒂丁,西姆瓦斯塔丁) 的可能性.
• 后勤回归分析确定了停用药物的人口和信心相关预测因素.

主要成果:

• 与药剂师 (18.2%-29%) 或AI (9.5%-23.2%) 相比,老年人更有可能根据PCP建议停止服用药物 (60.1%-68.9%).
• 人工智能推的可能性增加的因素包括黑人或非裔美国人,自我报告的健康状况更高,以及对使用电子健康记录 (EHR) 和应用程序的信心更高.
• 更高的健康素养与基于AI建议停止服用药物的可能性降低有关.

结论:

• 老年人对基于AI的药物停用建议表示保留.
• 一些子组,包括黑人或非裔美国人,那些自我报告的健康状况更好的人,以及那些对技术 (EHR,应用程序) 更有信心的人,显示出对AI药物推的潜在接受性.
• 未来的人工智能工具应该考虑这些因素,以增强老年人群的信任和采用.