Work· 2026Q2
Yapay Zeka sağlık uçurumu: Düşük SES'li topluluklar için tasarım, şeffaflık ve erişimi iyileştirmeye yönelik üç zorluk ve öneri
The AI health divide: Three challenges and recommendations to improve design, transparency, and access for low-SES communities
- 0atıf
- Q2SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Sağlık hizmetlerinde yapay zeka entegrasyonu, mevcut dijital erişim, okuryazarlık ve güven engelleri nedeniyle düşük SES'li topluluklar için sağlık eşitsizliklerini genişletme riski taşımaktadır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Düşük SES'li topluluklar, sağlık erişimi ve dijital okuryazarlıkta tarihsel dezavantajlara sahiptir ve bu da onları yapay zeka kaynaklı sağlık eşitsizliklerine karşı savunmasız kılmaktadır.
- Mevcut yapay zeka sağlık araçları genellikle yüksek dijital erişim, okuryazarlık ve bilişsel kapasite gerektirir, bu da mevcut eşitsizlikleri artırmaktadır.
- Temel engeller arasında altyapı boşlukları, yüksek bilişsel ve okuryazarlık talepleri ve sağlık hizmetlerinde SES ile yapay zekanın kesiştiği noktadaki farklı kullanım davranışları yer almaktadır.
- Öneriler, düşük SES'li bireyler için bilişsel yükü azaltmaya, erişilebilirliği artırmaya ve güven oluşturmaya odaklanmaktadır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Background Low socioeconomic status (SES) communities have been historically disadvantaged by food deserts, limited health and digital literacy, and restricted access to healthcare and digital technologies. These factors have increased the prevalence of chronic disease and contributed to reduced engagement with healthcare systems. Alongside this, the rapid increase in popularity of Artificial Intelligence (AI), integration into healthcare systems such as patient portals, symptom checkers, and care coordination platforms has become commonplace. However, the incorporation of AI assumes inflated levels of digital access, literacy, and cognitive capacity, which risks worsening existing inequalities. Objective This paper examines how AI-enabled digital integration into healthcare systems may inadvertently disadvantage low SES communities, while widening access disparities, exposure, and trust. It then proposes targeted recommendations to improve future AI design and implementation efforts. Methods This paper synthesizes evidence regarding social determinants of health, digital health literacy, and trust in AI to develop a set of practical design guidelines that support the needs of low-SES individuals. We draw from literature pertaining to human factors, health equity, digital health, and inclusive design. Results The analysis identifies barriers in which current AI tools and features misalign with low-SES individuals. We contextualize infrastructure gaps, high cognitive and literacy demands, individual differences, and the use behaviors related to the intersection of SES and AI in healthcare. Conclusion This paper presents design and implementation guidelines to reduce cognitive load, enhance accessibility, and build trust, while ensuring that AI integration in healthcare technologies supports rather than undermines health equity for low SES communities.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Work, 2026 · 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