Health Care Professionals’ and Parents’ Perspectives on the Use of AI for Pain Monitoring in the Neonatal Intensive Care Unit: Multisite Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of artificial intelligence (AI) for pain assessment has the potential to address historical challenges in infant pain assessment. There is a dearth of information on the perceived benefits and barriers to the implementation of AI for neonatal pain monitoring in the neonatal intensive care unit (NICU) from the perspective of health care professionals (HCPs) and parents. This qualitative analysis provides novel data obtained from 2 large tertiary care hospitals in Canada and the United Kingdom. OBJECTIVE: The aim of the study is to explore the perspectives of HCPs and parents regarding the use of AI for pain assessment in the NICU. METHODS: In total, 20 HCPs and 20 parents of preterm infants were recruited and consented to participate from February 2020 to October 2022 in interviews asking about AI use for pain assessment in the NICU, potential benefits of the technology, and potential barriers to use. RESULTS: The 40 participants included 20 HCPs (17 women and 3 men) with an average of 19.4 (SD 10.69) years of experience in the NICU and 20 parents (mean age 34.4, SD 5.42 years) of preterm infants who were on average 43 (SD 30.34) days old. Six themes from the perspective of HCPs were identified: regular use of technology in the NICU, concerns with regard to AI integration, the potential to improve patient care, requirements for implementation, AI as a tool for pain assessment, and ethical considerations. Seven parent themes included the potential for improved care, increased parental distress, support for parents regarding AI, the impact on parent engagement, the importance of human care, requirements for integration, and the desire for choice in its use. A consistent theme was the importance of AI as a tool to inform clinical decision-making and not replace it. CONCLUSIONS: HCPs and parents expressed generally positive sentiments about the potential use of AI for pain assessment in the NICU, with HCPs highlighting important ethical considerations. This study identifies critical methodological and ethical perspectives from key stakeholders that should be noted by any team considering the creation and implementation of AI for pain monitoring in the NICU.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».