Analyzing Barriers and Enablers for the Acceptance of Artificial Intelligence Innovations into Radiology Practice: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This scoping review was conducted to determine the barriers and enablers associated with the acceptance of artificial intelligence/machine learning (AI/ML)-enabled innovations into radiology practice from a physician's perspective. METHODS: A systematic search was performed using Ovid Medline and Embase. Keywords were used to generate refined queries with the inclusion of computer-aided diagnosis, artificial intelligence, and barriers and enablers. Three reviewers assessed the articles, with a fourth reviewer used for disagreements. The risk of bias was mitigated by including both quantitative and qualitative studies. RESULTS: = 1). Among the most common barriers to AI implementation into radiology practice were radiologists' lack of acceptance and trust in AI innovations; a lack of awareness, knowledge, and familiarity with the technology; and perceived threat to the professional autonomy of radiologists. The most important identified AI implementation enablers were high expectations of AI's potential added value; the potential to decrease errors in diagnosis; the potential to increase efficiency when reaching a diagnosis; and the potential to improve the quality of patient care. CONCLUSIONS: This scoping review found that few studies have been designed specifically to identify barriers and enablers to the acceptance of AI in radiology practice. The majority of studies have assessed the perception of AI replacing radiologists, rather than other barriers or enablers in the adoption of AI. To comprehensively evaluate the potential advantages and disadvantages of integrating AI innovations into radiology practice, gathering more robust research evidence on stakeholder perspectives and attitudes is essential.
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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 | 0,087 | 0,310 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».