Allied Health Professionals’ Perceptions of Artificial Intelligence in the Clinical Setting: Cross-Sectional Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Artificial intelligence (AI) has the potential to address growing logistical and economic pressures on the health care system by reducing risk, increasing productivity, and improving patient safety; however, implementing digital health technologies can be disruptive. Workforce perception is a powerful indicator of technology use and acceptance, however, there is little research available on the perceptions of allied health professionals (AHPs) toward AI in health care. OBJECTIVE: This study aimed to explore AHP perceptions of AI and the opportunities and challenges for its use in health care delivery. METHODS: A cross-sectional survey was conducted at a health service in, Queensland, Australia, using the Shinners Artificial Intelligence Perception tool. RESULTS: A total of 231 (22.1%) participants from 11 AHPs responded to the survey. Participants were mostly younger than 40 years (157/231, 67.9%), female (189/231, 81.8%), working in a clinical role (196/231, 84.8%) with a median of 10 years' experience in their profession. Most participants had not used AI (185/231, 80.1%), had little to no knowledge about AI (201/231, 87%), and reported workforce knowledge and skill as the greatest challenges to incorporating AI in health care (178/231, 77.1%). Age (P=.01), profession (P=.009), and AI knowledge (P=.02) were strong predictors of the perceived professional impact of AI. AHPs generally felt unprepared for the implementation of AI in health care, with concerns about a lack of workforce knowledge on AI and losing valued tasks to AI. Prior use of AI (P=.02) and years of experience as a health care professional (P=.02) were significant predictors of perceived preparedness for AI. Most participants had not received education on AI (190/231, 82.3%) and desired training (170/231, 73.6%) and believed AI would improve health care. Ideas and opportunities suggested for the use of AI within the allied health setting were predominantly nonclinical, administrative, and to support patient assessment tasks, with a view to improving efficiencies and increasing clinical time for direct patient care. CONCLUSIONS: Education and experience with AI are needed in health care to support its implementation across allied health, the second largest workforce in health. Industry and academic partnerships with clinicians should not be limited to AHPs with high AI literacy as clinicians across all knowledge levels can identify many opportunities for AI in health care.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».