Listening to Patients Voices: Examining Public Attitudes towards Use of AI in Healthcare (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Artificial intelligence (AI) holds great promise in transforming healthcare delivery. However, successful implementation of AI projects in healthcare depends on patients' acceptance and trust. There is only limited empirical research examining public perceptions, particularly on the use of personal health data in AI applications in healthcare. OBJECTIVE To examine public knowledge and comfort levels with AI use in healthcare, including use of personal health data with and without consent, and to assess how sociodemographic factors, digital literacy, and health conditions influence these perceptions METHODS We analyzed data from 6,904 Canadian adults who participated in the 2023 Canadian Digital Health Survey. AI-related knowledge and comfort levels were measured using ordinal scales. Sociodemographic characteristics, digital health literacy (assessed through an 8-item scale), and self-reported chronic health conditions were included as predictors. Ordinal logistic regression models were used to assess associations between these factors and AI-related attitudes. RESULTS 42.3% of respondents reported moderate AI knowledge, while only 7.8% were very knowledgeable. Overall, 44.6% were comfortable with AI in healthcare, increasing to 64.7% when data was used with consent, but decreasing when used without consent (52.6% uncomfortable). Respondents were most comfortable with AI for epidemic tracking and healthcare workflows, and less so for clinical tasks. Higher digital health literacy (OR: 1.03, 95% CI: 1.03–1.04, p<0.001), male gender (OR: 1.55, p<0.001), and higher income (OR: 1.22, p<0.001) were significantly associated with greater AI knowledge. Older adults (65+), men, non-citizens, and individuals with multiple chronic conditions were more comfortable with AI in healthcare. Racial differences were evident, with White and "Other" racial groups exhibiting lower comfort levels with AI compared to Asian-origin respondents, while Black/African respondents were significantly less comfortable when personal data was used without consent. CONCLUSIONS The findings point to enhancing transparent policies, digital literacy, and ethical data governance as key to increasing public trust in AI-driven healthcare. Addressing privacy concerns and ensuring equitable AI integration can improve acceptance and patient engagement.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,008 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».