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Enregistrement W4416378861 · doi:10.2196/79514

Exploring Perspectives of Health Care Professionals on AI in Palliative Care: Qualitative Interview Study

2025· article· en· W4416378861 sur OpenAlexvenueno aff
Osamah Ahmad, Stephen Mason, Sarah Stanley, Amara Callistus Nwosu

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueArtificial Intelligence in Healthcare and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalliative careQualitative researchHealth careHealth professionalsPerceptionClinical governance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The use of artificial intelligence (AI) methods in palliative care research is increasing. Most AI palliative care research involves the use of routinely collected data from electronic health records; however, there are few data on the views of palliative care health care professionals on the role of AI in practice. Determining the opinions of palliative care health care professionals on the potential uses of AI in palliative care will be useful for policymakers and practitioners to determine and inform the meaningful use of AI in palliative care practice. OBJECTIVE: This study aimed to explore the views of palliative care health care professionals on the use of AI for the analysis of patient data in palliative care. METHODS: This was a phenomenological study using qualitative semistructured interviews with palliative care health care professionals with a minimum of 1 year of clinical experience in a hospice in the North West of England. Data were analyzed using inductive thematic analysis. RESULTS: We interviewed 6 palliative care professionals, including physicians, nurses, and occupational therapists. AI was viewed positively, although most participants had not used it in practice. None of the participants had received training in AI and stated that education in AI would be beneficial. Participants described the potential benefits of AI in palliative care, including the identification of people requiring palliative care interventions and the evaluation of patient experiences. Participants highlighted security and ethical concerns regarding AI related to data governance, efficacy, patient confidentiality, and consent issues. CONCLUSIONS: This study highlights the importance of staff perceptions of AI in palliative care. Our findings support the role of AI in enhancing care, addressing educational needs, and tackling trust, ethics, and governance issues. This study lays the groundwork for guidelines on AI implementation, urging further research on the methodological, ethical, and practical aspects of AI in palliative care.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,210
Score d'incertitude au seuil0,524

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,579
Tête enseignante GPT0,615
Écart entre enseignants0,036 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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