Digital Health· 2019Q1
Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka (YZ) Destekli Sohbet Robotu Hizmetlerinin Kabul Edilebilirliği: Karma Yöntem Çalışması
Acceptability of artificial intelligence (AI)-led chatbot services in healthcare: A mixed-methods study
- 803atıf
- Q1SCImago
- 2019yıl
Kısa özet
Karma yöntemli bir çalışma, internet kullanıcılarının %67'sinin YZ sağlık sohbet robotlarını orta düzeyde kabul ettiğini, ancak doğruluk, siber güvenlik ve YZ'nin empati eksikliği konusundaki tereddütlerin katılımı engelleyebileceğini ortaya koydu.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Anket yapılan internet kullanıcılarının (N=216) %67'si YZ destekli sağlık sohbet robotlarına yönelik orta düzeyde bir kabul gösterdi.
- Nitel temalar, YZ'nin doğruluğu, siber güvenlik ve empati eksikliği konusundaki endişeleri belirledi.
- Daha düşük BT becerileri (OR=0.32) ve bilgisayarlarla konuşmaktan hoşlanmama (OR=0.77) kabul edilebilirlikle olumsuz korelasyon gösterdi.
- Algılanan fayda (OR=5.10), olumlu tutum (OR=2.71) ve güvenilirlik (OR=1.92) kabul edilebilirlikle olumlu korelasyon gösterdi.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Background Artificial intelligence (AI) is increasingly being used in healthcare. Here, AI-based chatbot systems can act as automated conversational agents, capable of promoting health, providing education, and potentially prompting behaviour change. Exploring the motivation to use health chatbots is required to predict uptake; however, few studies to date have explored their acceptability. This research aimed to explore participants’ willingness to engage with AI-led health chatbots. Methods The study incorporated semi-structured interviews (N-29) which informed the development of an online survey (N-216) advertised via social media. Interviews were recorded, transcribed verbatim and analysed thematically. A survey of 24 items explored demographic and attitudinal variables, including acceptability and perceived utility. The quantitative data were analysed using binary regressions with a single categorical predictor. Results Three broad themes: ‘Understanding of chatbots’, ‘AI hesitancy’ and ‘Motivations for health chatbots’ were identified, outlining concerns about accuracy, cyber-security, and the inability of AI-led services to empathise. The survey showed moderate acceptability (67%), correlated negatively with perceived poorer IT skills OR = 0.32 [CI 95% :0.13–0.78] and dislike for talking to computers OR = 0.77 [CI 95% :0.60–0.99] as well as positively correlated with perceived utility OR = 5.10 [CI 95% :3.08–8.43], positive attitude OR = 2.71 [CI 95% :1.77–4.16] and perceived trustworthiness OR = 1.92 [CI 95% :1.13–3.25]. Conclusion Most internet users would be receptive to using health chatbots, although hesitancy regarding this technology is likely to compromise engagement. Intervention designers focusing on AI-led health chatbots need to employ user-centred and theory-based approaches addressing patients’ concerns and optimising user experience in order to achieve the best uptake and utilisation. Patients’ perspectives, motivation and capabilities need to be taken into account when developing and assessing the effectiveness of health chatbots.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Digital Health, 2019 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Uygulamalı Psikoloji
Applied PsychologyPsychology