Graphical User Interface Development for a Hospital-Based Predictive Risk Tool: Protocol for a Co-Design Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This co-design research method details the iterative process developed to identify health professional recommendations for the graphical user interface (GUI) of an artificial intelligence (AI)-enabled risk prediction tool. Driving the decision to include a co-design process is the belief that choices regarding the aesthetic and functionality of an intervention are best made by its intended users and that engaging these users in its design will promote the tool's adoption and use. OBJECTIVE: The aim of this research is to identify health professional design and uptake recommendations for the GUI of an AI-enabled predictive risk tool. METHODS: We will hold 3 research phases, each consisting of 2 workshops with health professionals, between mid-2023 and mid-2024. A total of 6 health professionals will be sought per workshop, resulting in a total enrollment of 36 health professionals at the conclusion of the research. A total of 7 workshop activities have been scheduled across the 3 workshops; these include context of use, notifiers, format, AI survey-Likert, prototype, AI survey-written, and testing. The first 6 of these activities will be repeated in each workshop to enable the iterative development and refinement of GUI. The last activity (testing) will be performed in the final workshop to examine health professionals' thoughts on the final GUI iteration. Qualitative and quantitative results data will be produced from tasks in each research activity. Qualitative data will be examined through inductive thematic analysis or deductive thematic analysis in accordance with the Nonadoption, Abandonment, and Challenges to the Scale-up, Spread, and Sustainability (NASSS) framework; visual data will be examined in accordance with "framework of interactivity;" and quantitative data will be examined using descriptive statistics. RESULTS: Project registration with the Australia and New Zealand Clinical Trial Registry has been requested (#384098). Finalized design recommendations are expected in early to mid-2024, with a results manuscript to be submitted in mid-2024. This research method has human research ethics approval from the South Australian Department of Health and Wellbeing (#2022/HRE00131) as well as from the Human Research Ethics Committee of the University of South Australia (application ID#204143). CONCLUSIONS: Understanding whether an intervention is needed in a particular situation is just the start; designing an intervention so that it is used within that situation is paramount. This co-design process engages end users to create a GUI that includes the aesthetic and functional details they need in a manner that aligns with their existing work practices. Indeed, interventions that fail to do this may be disliked, and at worst, they may be dangerous. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/47717.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,123 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 0,015 |
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 ».