将人工智能 (AI) 整合到初级医疗保健 (PHC) 系统中:一个以框架为指导的比较定性研究

科学领域:

• 医疗保健服务研究 医疗服务研究
• 医疗信息学 医疗信息学
• 医疗保健中的人工智能

背景情况:

• 全球初级医疗保健 (PHC) 系统正在探索人工智能 (AI) 的整合,以提高效率,公平和决策.
• 人工智能在PHC中的实施是不一致的,受到各种系统性,上下文性和治理因素的影响.
• 了解这些决定因素对于在PHC有效采用人工智能至关重要.

研究的目的:

• 确定在PHC中人工智能准备的系统,上下文和治理决定因素.
• 为了比较两个不同的卫生系统的AI准备因素:北克 (加拿大) 和伊朗.
• 为在PHC中实施人工智能的定制战略提供信息.

主要方法:

• 使用半结构面试和焦点小组讨论的定性比较设计.
• 以初级保健评估工具 (PCET) 框架为指导的数据分析 (管理,融资,资源生成,服务提供).
• 探索在PHC中对AI的共同和特定环境的挑战和要求.

主要成果:

• 人工智能准备是由系统连贯性驱动的,而不仅仅是技术可用性.
• 共同的挑战包括治理,融资和数据互操作性问题.
• 北克面临着运营/道德问题 (工作流程,信任),而伊朗则突出了基础治理,融资和基础设施赤字.

结论:

• 人工智能在PHC中的准备是一个多维的,取决于上下文的过程,需要与系统成熟度保持一致.
• 资源丰富的系统应侧重于伦理整合和工作流程调整.
• 中等资源环境需要对治理和基础设施进行基础投资,以便采用人工智能.