在日常任务中采用大型语言模型人工智能工具:中国医院管理人员的多站点跨部门定性研究
1Medical Services Management Department, Peking University People's Hospital, Beijing, China.
Journal of medical Internet research
|March 21, 2025
概括
医院管理人员由于不信任和技能差距,低采用大型语言模型 (LLM) 人工智能工具,尽管它们具有提高行政效率的潜力. 加强培训和机构支持对于更广泛的整合和使用至关重要.
科学领域:
- 医疗保健管理局的管理.
- 人工智能在医学中的应用
- 技术采用 技术采用
背景情况:
- 大型语言模型 (LLM) 人工智能 (AI) 工具为提高医疗保健管理任务效率提供了巨大的潜力.
- 然而,医院管理人员采用这些先进工具的情况尚不清楚,尤其是在个人层面.
研究的目的:
- 调查影响中国医院管理人员采用和使用LLM AI工具的因素.
- 确定这些工具在日常行政工作流程中的关键推动者,障碍物和实际应用.
主要方法:
- 进行了一项多中心的描述性定性研究.
- 与31名医院管理人员进行了半结构化的采访,他们来自三个三级医院.
- 使用Colaizzi方法的专题分析被用来分析参与者的经验.
主要成果:
- 在LLM人工智能工具的采用率通常很低,在各个网站之间存在差异.
- 熟悉技术和积极的早期经验与使用率的增加有关.
- 对准确性的不信任,有限的提示技能和不充分的培训被确定为重大障碍.
结论:
- 促进采用包括技术熟悉,积极的经验,和创新开放.
- 诸如知识差距和不信任等障碍阻碍了广泛使用.
- 增强的可用性和集成需要结构化的培训,机构支持和建立信任的战略.
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