Physician Perspectives on the Impact of Artificial Intelligence on the Therapeutic Relationship in Mental Health Care: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The therapeutic relationship is a professional partnership between clinicians and patients that supports open communication and clinical decision-making. This relationship is critical to the delivery of effective mental health care. The integration of artificial intelligence (AI) into mental health care has the potential to support accessibility and personalized care; however, little is known about how AI might affect the dynamics of the therapeutic relationship. Objective: This study aimed to ascertain how physicians anticipate AI tools will impact the therapeutic relationship in mental health care. Methods: We conducted 42 in-depth interviews with psychiatrists and family medicine practitioners to investigate physician perceptions regarding the impact of AI on mental health care. Results: Physicians identified several disruptions from AI use, noting that these tools could impact the dyad of the patient-physician relationship in ways that are both positive and negative. The main themes that emerged included potential disruptions to the therapeutic relationship, shifts in shared decision-making dynamics, and the importance of transparent AI use. Participants suggested that AI tools could create efficiencies that allow for relationship building as well as help avoid issues with miscommunication during psychotherapeutic interactions. However, they also expressed concerns that AI tools might not adequately capture aspects of the therapeutic relationship, such as empathy, that are vital to mental health care. Physicians also raised issues related to the impact that AI tools will have on maintaining relationships with patients. Conclusions: As AI applications become increasingly integrated into mental health care, it is crucial to assess how this integration may support or disrupt the therapeutic relationship. Physician acceptance of emerging AI tools may be highly dependent on how well the human elements of mental health care are preserved.
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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 | 0,021 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».