在人工智能介导的医疗保健中转化关系式护理价值:对患者叙述的文本挖掘分析

科学领域:

• 医疗保健技术 医疗保健技术 医疗保健技术
• 医学中的人工智能
• 患者体验研究研究的研究.

背景情况:

• 调查患者和护理人员对基于人工智能的护理技术的看法.
• 分析叙事以确定主题,情感和价值解释.
• 将人工智能体验与以患者为中心的护理维度对齐.

研究的目的:

• 探索基于人工智能的护理技术的患者和护理人员的体验.
• 在患者叙述中识别主要主题,情绪和以价值为导向的解释.
• 了解这些观念如何与以患者为中心的护理原则相一致.

主要方法:

• 对公开可用的在线叙事进行文本挖掘分析.
• 自然语言处理 (NLP),包括主题建模 (隐性迪里克莱特分配) 和情绪分析.
• 将新兴主题和情绪映射到以患者为中心的护理领域 (例如,信息质量,自主).

主要成果:

• 在人工智能介导的护理中观察到护理价值的三阶段演变.
• 早期阶段显示负面主题 (例如,减少人际联系,隐私问题) 和情绪 (恐惧,丧).
• 后期阶段显示,随着人工智能支持临床护理,人们的感知 (信任,缓解) 得到了改善,而非个性化问题也减少了.

结论:

• 患者和护理人员在医疗保健中使用人工智能的经验是复杂的,包括好处和担忧.
• 当人工智能提高效率和信息流动而不牺牲关联护理方面时,对人工智能的感知会得到改善.
• 透明度,可解释性,人际接触和数据保护对于将AI整合到以患者为中心的护理中至关重要.