解决特别问题:人工智能与定性健康研究之间的交叉点 (现有,新兴和想象)
Johanna Creswell Báez1, James Salvo2, Jessica Nina Lester3
1University of Colorado, Social Work Department, Colorado Springs, CO USA.
Qualitative health research
|March 4, 2026
概括
这本专题号在定性健康研究中批判性地研究人工智能 (AI),强调反思性,负责任和创新的方法. 它促进对人工智能对学者们的认识论,方法论和伦理意义的对话.
科学领域:
- 健康研究方法的方法论.
- 人工智能应用的人工智能应用.
- 定性调查质量调查
背景情况:
- 人工智能的快速技术扩张需要在健康研究中进行批判性评估.
- 高度的方法论辩论围绕着AI在定性研究中的整合.
- 机构压力鼓励人工智能采用,促使需要仔细考虑.
研究的目的:
- 探索人工智能和定性健康研究的交叉点.
- 批判性地检查人工智能对定性学者提出的认识论,方法论和伦理问题.
- 在医疗保健中AI的背景下,促进对话和方法创新.
主要方法:
- 一个"大帐"的方法合成多样化,往往对比,在定性健康研究AI的观点.
- 优先考虑反射性,方法开发和负责任的人工智能使用.
- 对人工智能的批判性调查,而不是直接采用或拒绝.
主要成果:
- 确认定性健康研究是对人工智能进行批判性对话的关键空间.
- 强调在与人工智能接触时,解释性和基于价值的承诺的重要性.
- 展示了对人工智能作用的不同观点之间的富有成效的对话.
结论:
- 质量健康研究必须批判性地和反射地与人工智能接触.
- 在临床环境中,方法创新和负责任的AI实施是关键.
- 该系列强调了在AI进步中定性调查的持久价值.
