Research Trends in Artificial Intelligence Applications in Human Factors Health Care: Mapping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite advancements in artificial intelligence (AI) to develop prediction and classification models, little research has been devoted to real-world translations with a user-centered design approach. AI development studies in the health care context have often ignored two critical factors of ecological validity and human cognition, creating challenges at the interface with clinicians and the clinical environment. OBJECTIVE: The aim of this literature review was to investigate the contributions made by major human factors communities in health care AI applications. This review also discusses emerging research gaps, and provides future research directions to facilitate a safer and user-centered integration of AI into the clinical workflow. METHODS: We performed an extensive mapping review to capture all relevant articles published within the last 10 years in the major human factors journals and conference proceedings listed in the "Human Factors and Ergonomics" category of the Scopus Master List. In each published volume, we searched for studies reporting qualitative or quantitative findings in the context of AI in health care. Studies are discussed based on the key principles such as evaluating workload, usability, trust in technology, perception, and user-centered design. RESULTS: Forty-eight articles were included in the final review. Most of the studies emphasized user perception, the usability of AI-based devices or technologies, cognitive workload, and user's trust in AI. The review revealed a nascent but growing body of literature focusing on augmenting health care AI; however, little effort has been made to ensure ecological validity with user-centered design approaches. Moreover, few studies (n=5 against clinical/baseline standards, n=5 against clinicians) compared their AI models against a standard measure. CONCLUSIONS: Human factors researchers should actively be part of efforts in AI design and implementation, as well as dynamic assessments of AI systems' effects on interaction, workflow, and patient outcomes. An AI system is part of a greater sociotechnical system. Investigators with human factors and ergonomics expertise are essential when defining the dynamic interaction of AI within each element, process, and result of the work system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».