Factors Affecting the Receptiveness of Chinese Internists and Surgeons Toward Artificial Intelligence–Driven Drug Prescription: Protocol for a Systematic Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recently, we developed and tested an autonomous artificial intelligence (AI) agent for prescribing a drug to prevent severe acute graft-versus-host disease in patients receiving human leukocyte antigen haplotype-mismatched hematopoietic cell transplants in a prospective clinical trial. Our experience in this proof-of-concept study suggests that physicians and patients can be receptive to autonomous AI prescription. However, the generalizability of our conclusion requires testing in additional clinical settings. Before broadening the scope of study of AI-driven drug prescriptions, it is important to quantify the factors that influence a physician's receptiveness to AI prescription. OBJECTIVE: We aim to systematically interrogate physicians' receptiveness to AI prescription in China. METHODS: We have designed a research protocol to survey a diverse range of factors that may affect physicians' receptiveness to AI prescription systems, including the physicians' personal attributes and their perceptions of the importance of various technological, institutional, and governmental attributes. The survey will be conducted in 2 phases. In phase 1, the survey will be limited to the Tianjin metropolitan area, enlisting >250 physicians from approximately 2 tier-1, 3 tier-2, and 3 tier-3 hospitals. In phase 2, we will survey metropolitan areas in ≥10 additional province-level administrative divisions, enlisting >1250 additional physicians from >15 tier-1, >15 tier-2, and >15 tier-3 hospitals. We hypothesize that physicians can be broadly classified into distinct psychological profile types, and furthermore, that these types are plausibly mediated by the locales where the physicians are employed and the physicians' demographics, educational and job experience, clinical subspecialties, and previous knowledge of and experience with AI. Clustering methods, including t-distributed stochastic neighbor embedding and hierarchical clustering, will be performed on respondent data to identify the distinct psychological profile types of the physicians. Multiple-variable regression and mediation analyses will be conducted to identify potential underlying mechanisms mediating physicians' receptiveness to AI prescription. RESULTS: At the time of submission of the manuscript, no subjects have been recruited. The survey study was approved by the institutional ethics committee and funded in May 2025, and we started recruiting respondents in May 2025. We plan to complete phase 1 by September 30, 2025, and phase 2 by November 30, 2025. Anonymized survey results and their analyses are expected to be published in a peer-reviewed journal in fall 2026. CONCLUSIONS: We anticipate that data and analytical insights generated from this study will assist policy makers and AI researchers in prioritizing a data-informed sequence of developing and promoting AI prescription tools in successive regions, disciplines, and clinical use cases and inform policy makers to match resource allocation with "AI readiness." INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/76009.
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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 | 0,040 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,004 |
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 ».