克服人工智能在牙科应用中的障碍:全面的ISM模型分析

科学领域:

• 牙科 牙科是指牙科的专业.
• 人工智能的人工智能
• 医疗保健创新 医疗保健创新

背景情况:

• 人工智能 (AI) 在医疗保健中提供了变革性的潜力.
• 了解人工智能在牙科领域实施的障碍对于成功采用它至关重要.
• 这项研究解决了对阻碍人工智能在牙科实践中的挑战进行更深入分析的需求.

研究的目的:

• 探索和分析阻碍人工智能在牙科领域广泛应用的障碍.
• 识别和分类影响牙科领域人工智能实施的关键挑战.
• 为克服AI整合到牙科护理中的障碍提供见解.

主要方法:

• 采用混合方法的方法,从全面的文献综述开始.
• 解释性结构建模 (ISM) 用于绘制识别障碍之间的相互连接.
• 基于影响的基础上对障碍进行分类,使用对影响的交叉乘法应用到一个分类 (MICMAC) 分析.

主要成果:

• 确定的主要障碍包括对偏见的恐惧,技术复杂性,公司规模,缺乏训练有素的工作人员,数据不可用性和隐私问题.
• 技术障碍和缺乏问责制被确定为连接变量,连接不同的障碍类别.
• ISM揭示了某些障碍的层次影响,而MICMAC分析将它们分为独立,依赖,链接和驱动类型.

结论:

• 这些发现为牙医,技术开发人员和决策者提供了可操作的见解,以培养对人工智能系统的信任.
• 解决已识别的障碍对于提高人工智能在牙科护理中的整合和有效性至关重要.
• 这项研究开创了ISM和MICMAC方法的联合使用,以分析牙科人工智能采用挑战.