患者对医疗人工智能的信任和接受的因素

科学领域:

• 临床信息学 临床信息学
• 人与计算机的交互
• 医疗保健服务研究 医疗服务研究

背景情况:

• 人工智能 (AI) 越来越多地融入临床环境,但患者的信任仍然是广泛采用的重要障碍.
• 患者的信任可以受到监督机制的影响,例如系统治理或人类临床医生的存在 ("循环中的人类").
• 不同的信任建设策略对患者接受医疗AI的具体影响尚不清楚.

研究的目的:

• 在医学AI场景中调查患者信任和选择之间的关联.
• 评估治理机制,临床医生的存在,人工智能性能和数据质量对患者偏好和信任的影响.

主要方法:

• 一项联合调查研究在线进行,对美国成年人的样本多样化.
• 参与者评估了假设的人工智能辅助诊断场景,根据随机的属性选择配对访问:临床医生的存在,人工智能性能,治理和数据质量.
• 主要结局包括患者选择和信任评级 (1-5级);分析了定性反应的推理.

主要成果:

• 人工智能在专家级别或以上的表现显著增加了访问选择的可能性 (24.8%-32.5%).
• 临床医生的存在也大大增加了访问偏好 (18.4%).
• 披露代表性AI培训数据和所有形式的AI治理与更高的患者偏好和信任有关.

结论:

• 患者对医疗人工智能的信任和偏好受到人工智能的表现,临床医生的参与,数据透明度和强有力的治理的积极影响.
• 这些发现凸显了将这些元素结合起来的重要性,以促进患者接受和实现AI在医疗保健中的潜力.
• 这些因素的战略实施是成功将人工智能整合到卫生系统的关键.