Exploring Differential Perceptions of Artificial Intelligence in Health Care Among Younger Versus Older Canadians: Results From the 2021 Canadian Digital Health Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The changing landscape of health care has led to the incorporation of powerful new technologies like artificial intelligence (AI) to assist with various services across a hospital. However, despite the potential outcomes that this tool may provide, little work has examined public opinion regarding their use. OBJECTIVE: In this study, we aim to explore differences between younger versus older Canadians with regard to the level of comfort and perceptions around the adoption and use of AI in health care settings. METHODS: Using data from the 2021 Canadian Digital Health Survey (n=12,052), items related to perceptions about the use of AI as well as previous experience and satisfaction with health care were identified. We conducted Mann-Whitney U tests to compare the level of comfort of younger versus older Canadians regarding the use of AI in health care for a variety of purposes. Multinomial logistic regression was used to predict the comfort ratings based on categorical indicators. RESULTS: Younger Canadians had greater knowledge of AI, but older Canadians were more comfortable with AI applied to monitoring and predicting health conditions, decision support, diagnostic imaging, precision medicine, drug and vaccine development, disease monitoring at home, tracking epidemics, and optimizing workflow to save time. Additionally, for older respondents, higher satisfaction led to higher comfort ratings. Only 1 interaction effect was identified between previous experience, satisfaction, and comfort with AI for drug and vaccine development. CONCLUSIONS: Older Canadians may be more open to various applications of AI within health care than younger Canadians. High satisfaction may be a critical criterion for comfort with AI, especially for older Canadians. Additionally, in the case of drug and vaccine development, previous experience may be an important moderating factor. We conclude that gaining a greater understanding of the perceptions of all health care users is integral to the implementation and sustainability of new and cutting-edge technologies in health care settings.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».