The Perceptions of Potential Prerequisites for Artificial Intelligence in Danish General Practice: Vignette-Based Interview Study Among General Practitioners
Notice bibliographique
Résumé
Background: Artificial intelligence (AI) has been deemed revolutionary in medicine; however, no AI tools have been implemented or validated in Danish general practice. General practice in Denmark has an excellent digitization system for developing and using AI. Nevertheless, there is a lack of involvement of general practitioners (GPs) in developing AI. The perspectives of GPs as end users are essential for facilitating the next stage of AI development in general practice. Objective: This study aimed to identify the essential prerequisites that GPs perceive as necessary to realize the potential of AI in Danish general practice. Methods: This study used semistructured interviews and vignettes among GPs to gain perspectives on the potential of AI in general practice. A total of 12 GPs interested in the potential of AI in general practice were interviewed in 2019 and 2021. The interviews were transcribed verbatim and thematic analysis was conducted to identify the dominant themes throughout the data. Results: In the data analysis, four main themes were identified as essential prerequisites for GPs when considering the potential of AI in general practice: (1) AI must begin with the low-hanging fruit, (2) AI must be meaningful in the GP's work, (3) the GP-patient relationship must be maintained despite AI, and (4) AI must be a free, active, and integrated option in the electronic health record (EHR). These 4 themes suggest that the development of AI should initially focus on low-complexity tasks that do not influence patient interactions but facilitate GPs' work in a meaningful manner as an integrated part of the EHR. Examples of this include routine and administrative tasks. Conclusions: The research findings outline the participating GPs' perceptions of the essential prerequisites to consider when exploring the potential applications of AI in primary care settings. We believe that these perceptions of potential prerequisites can support the initial stages of future development and assess the suitability of existing AI tools for general practice.
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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 | 0,011 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».