DuBois

推荐引用 推荐引用 Antes, Alison L; Burrous, Sara; Sisk, Bryan A; Schuelke, Matthew J; Keune, Jason D; 和 DuBois, James M，“探索人工智能支持的医疗技术的看法：一项基于场景的在线调查。” BMC 医学信息学和决策。21，1。221 (2021)。https://digitalcommons.wustl.edu/oa_4/840

摘要背景：医疗保健预计将越来越多地将人工智能 (AI) 技术融入患者护理。了解对这些工具的看法对于成功开发和采用至关重要。这项探索性研究衡量了参与者对人工智能驱动的医疗保健技术的开放程度、关注程度和感知到的益处。我们还探讨了这些看法的社会人口、健康相关和社会心理相关性。方法：我们开发了一个测量方法，描述了六种人工智能驱动的技术，这些技术可以诊断、预测或建议治疗。我们使用众包平台 MTurk 对美国成年人 (N = 936) 进行了在线调查，并实施了该测量。参与者表明了他们对在医疗保健场景中使用人工智能技术的开放程度。场景中附有反映每种技术的潜在担忧和好处的项目。参与者评估了担忧和好处的陈述对他们对该技术的好感程度的影响程度。参与者完成了社会人口、健康变量和心理社会变量（如对医疗保健系统的信任和对技术的信任）的测量。对关注和收益项目的探索性和验证性因素分析确定了两个代表总体关注水平和感知收益的因素。描述性分析考察了开放性、关注度和感知收益的水平。相关性分析探讨了社会人口、健康和社会心理变量与开放性、关注度和收益分数之间的关联，而多变量回归模型则同时考察了这些关系。结果：参与者对人工智能驱动的医疗技术持中等开放态度（M = 3.1/5.0 ± 0.9），但根据应用类型的不同而有所不同，关注点和收益的陈述影响了观点。对医疗保健系统的信任和对技术的信任是开放性、关注度和感知收益最强、最一致的相关因素。大多数其他社会人口、健康相关和社会心理变量的关联性较弱或没有关联，但多变量模型表明某些人格特征（例如，尽责性和宜人性）和社会人口统计学（例如，全职工作、年龄、性别和种族）与感知略有相关。结论：参与者的开放程度似乎很脆弱，这表明早期推广策略和使用新型人工智能技术的经验可能会对观点产生重大影响，尤其是当人工智能技术的实施增加或削弱信任时。这些发现的探索性质值得进一步研究。