Toward an Ecologically Valid Conceptual Framework for the Use of Artificial Intelligence in Clinical Settings: Need for Systems Thinking, Accountability, Decision-making, Trust, and Patient Safety Considerations in Safeguarding the Technology and Clinicians
Notice bibliographique
Résumé
The health care management and the medical practitioner literature lack a descriptive conceptual framework for understanding the dynamic and complex interactions between clinicians and artificial intelligence (AI) systems. As most of the existing literature has been investigating AI's performance and effectiveness from a statistical (analytical) standpoint, there is a lack of studies ensuring AI's ecological validity. In this study, we derived a framework that focuses explicitly on the interaction between AI and clinicians. The proposed framework builds upon well-established human factors models such as the technology acceptance model and expectancy theory. The framework can be used to perform quantitative and qualitative analyses (mixed methods) to capture how clinician-AI interactions may vary based on human factors such as expectancy, workload, trust, cognitive variables related to absorptive capacity and bounded rationality, and concerns for patient safety. If leveraged, the proposed framework can help to identify factors influencing clinicians' intention to use AI and, consequently, improve AI acceptance and address the lack of AI accountability while safeguarding the patients, clinicians, and AI technology. Overall, this paper discusses the concepts, propositions, and assumptions of the multidisciplinary decision-making literature, constituting a sociocognitive approach that extends the theories of distributed cognition and, thus, will account for the ecological validity of AI.
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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 | 0,081 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,057 |
| Communication savante | 0,016 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».