放射性瘤患者对人工智能和机器学习在癌症护理中的看法:一项多中心横截面研究
Joseph Chan1, Lisa Parker2, Stacy Carter3
1Department of Radiation Oncology, Royal North Shore Hospital, Sydney, New South Wales, Australia; Kolling Institute of Medical Research, The Faculty of Medicine and Health, University of Sydney, Sydney, New South Wales, Australia.
患者通常支持人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在放射瘤学中,但希望了解其使用情况. 了解患者的观点对于在放射治疗中控制AI/ML至关重要.
科学领域:
- 辐射瘤学 辐射瘤学
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 越来越多地被整合到辐射瘤学中.
- 尽管AI/ML的使用越来越多,但患者参与度较差.
- 患者的观点对于医疗保健中的道德实施和知情同意至关重要.
研究的目的:
- 建立患者对AI/ML在放射治疗中的观点的基线理解.
- 为 AI/ML 在辐射瘤学的未来治理提供信息.
- 解决医疗技术采用中以患者为中心的方法的需求.
主要方法:
- 开发了一个关于AI/ML在放射治疗中的使用的新型问卷.
- 澳大利亚两家公共医院的放射性瘤患者进行了调查 (2024年6月至10月).
- 数据是通过五点利克特比例问卷和自由文本评论收集的.
主要成果:
- 分析了474份问卷 (58%的完成率).
- 大多数患者支持AI/ML用于医生支持放射瘤学任务 (MS 4.3) 和一般好处 (MS 4.0).
- 患者强烈喜欢被告知 (MS 2.2),不确定AI/ML对人类接触和护理平等的影响 (MS 3.1).
结论:
- 这项研究提供了辐射瘤学患者对AI/ML感知的最大基线.
- 这些发现可以指导未来的AI/ML在放射治疗中的治理.
- 关键行动包括向患者提供有关AI/ML使用的信息,并让医生参与开发和监管.
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