Artificial Intelligence in Healthcare: Perceptions among Older Adults in Northern Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Globally, the size and proportion of older adults are growing at an unprecedented rate. Given the rising incidence of health complications among older adults, it is critical to understand opportunities for improving the delivery of health care. Artificial intelligence (AI) is a promising technology that many argue has the potential to improve patient care, particularly by supporting and assisting older adults in diagnosing, managing, and treating health conditions. Although there have been significant studies on AI innovations in health care, there is an overall lack of literature on patient perceptions of the implementation of AI, specifically in older adult populations. This study addresses this gap in research by engaging older adults and focusing on AI and healthy aging. METHOD: Utilizing an appreciative inquiry framework, the data collection consists of interviews with older adults to develop an understanding of how older adults perceive the use and consideration of AI in Northern Ontario, Canada. We analyze the findings using Braun and Clark's (2022) thematic analysis six-step approach. RESULT: The findings from this study highlight how AI technologies can better support older adults in Northern Ontario. The study highlights identifying older adults' perceptions toward AI in healthcare settings, as well as the perceived barriers and facilitators to AI utilization in Adult Day Centers/Older Adults Centers and Retirement Homes. The study contributes to the development of specialized educational materials or training programs designed to raise awareness and practice, encourage advocacy, improve comfort levels with AI technologies, and ultimately enhance older adult patient care. The findings will be informed to policymakers and stakeholders for adjusting policy reform and analysis. This study shed light on how older adults feel toward AI, how they envision improvements, and what improvements could be made for future health practices using AI technologies. CONCLUSION: Overall, this research could help identify factors contributing to better AI-enabled care of older adults, and it could shed light on how AI technologies could evolve to better meet the needs of older adults.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».