验证一种用于评估患者开放性和对在医疗保健中使用人工智能的担忧的新措施

科学领域:

• 医疗信息学 医疗信息学
• 人工智能在医学中的应用
• 患者参与 患者参与

背景情况:

• 患者参与对于开发和实施人工智能 (AI) 支持的工具在学习健康系统 (LHS) 中至关重要.
• 了解患者对医疗保健人工智能的看法对于成功采用和整合至关重要.
• 现有的措施可能无法完全捕捉成年人在医疗保健环境中对人工智能的态度.

研究的目的:

• 调整和验证一项评估成年人对医疗保健中人工智能的开放性和担忧的措施.
• 发展对人工智能的态度在成人医疗保健 (AAIH-A) 措施.
• 确定影响患者接受人工智能在学习卫生系统中的因素.

主要方法:

• 通过使用亚马逊的机械土耳其人,为美国成年人 (AAIH-A) 调整了医疗保健态度测量中的儿科AI.
• 管理了AAIH-A,评估了公开性和7个关注分级 (隐私,社会正义,质量,人力因素,成本,共享决策,方便性).
• 进行确认因素分析,可靠性测试,构造验证和多变量回归以确定开放性的预测因素.

主要成果:

• 379名成年人完成了调查;确认因素分析支持了七维关注结构.
• 该AAIH-A尺度显示了内部一致性可靠性,并与对技术的信任和信心相关联.
• 对技术的信任以及对质量和便利的担忧是医疗保健中对人工智能的开放性的重要预测因素.

结论:

• AAIH-A是一种经过验证的,简短的措施,用于评估成年人对医疗保健和LHS中的AI的观点.
• 这一措施可以指导在学习医疗系统中开发和实施以患者为中心的AI工具.
• 通过像AAIH-A这样的工具,让患者作为利益相关者参与,是有效地将AI整合到医疗保健中的关键.