Are physicians ready for precision antibiotic prescribing? A qualitative analysis of the acceptance of artificial intelligence-enabled clinical decision support systems in India and Singapore
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Artificial intelligence (AI)-driven clinical decision support systems (CDSSs) can augment antibiotic decision-making capabilities, but physicians' hesitancy in adopting them may undermine their utility. We conducted a cross-country comparison of physician perceptions on the barriers and facilitators in accepting an AI-enabled CDSS for antibiotic prescribing. METHODS: We conducted in-depth interviews with physicians from the National Centre for Infectious Diseases (NCID), Singapore, and Christian Medical College Vellore (CMCV), India, between April and December 2022. Our semi-structured in-depth interview guides were anchored on Venkatesh's UTAUT model. We used clinical vignettes to illustrate the application of AI in clinical decision support for antibiotic prescribing and explore medico-legal concerns. RESULTS: Most NCID physicians felt that an AI-enabled CDSS could facilitate antibiotic prescribing, while most CMCV physicians were sceptical about the tool's utility. The hesitancy in adopting an AI-enabled CDSS stems from concerns about the lack of validated and successful examples, fear of losing autonomy and clinical skills, difficulty of use, and impediment in work efficiency. Physicians from both sites felt that a user-friendly interface, integration with workflow, transparency of output, a guiding medico-legal framework, and training and technical support would improve the uptake of an AI-enabled CDSS. CONCLUSION: In conclusion, the acceptance of AI-enabled CDSSs depends on the physician's confidence with the tool's recommendations, perceived ease of use, familiarity with AI, the organisation's digital culture and support, and the presence of medico-legal governance of AI. Progressive implementation and continuous feedback are essential to allay scepticism around the utility of AI-enabled CDSSs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».