AI in Neurological Health Care: Qualitative Study of Patient and Public Perceptions.

Araştırma özeti

Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by

Küresel olarak, sağlık sistemleri, yaşam beklentisinin iyileştirilmesi, artan hastalık seviyeleri, sağlık hizmetleri için daha fazla beklenti ve artan harcamalar nedeniyle artan zorluklarla karşı karşıyadır. Yapay zeka tabanlı teknolojiler, klinik karar vermeyi desteklemek ve etkili bir bakım sunumuna katkıda bulunmak için giderek daha fazla kullanılmaktadır. Yapay zeka, önleyici ve kişiselleştirilmiş tıp için tanı ve tedavi açısından önemli bir potansiyele sahiptir; bunlar arasında, beyni, omuriliği ve sinirleri etkileyen ilerici, progresif olmayan veya nörodiverjant durumlar da vardır. AI, sağlığın çeşitli alanlarına kapsamlı bir şekilde uygulanmış olmasına rağmen, nörolojik koşullara uygulanması sınırlı kalmaktadır.ObjektifBu nitel çalışma, İrlanda'da sağlık bakımında AI'nın kullanımı ile ilgili nörolojik koşullardan etkilenen hastaların ve halkın bakış açılarını araştırıyor. Klinik karar vermede AI'nın etkili ve güvenli kullanımını bilgilendirmek için AI uygulamasına ilişkin faydalar ve endişelere odaklandı.MetodlarHastaların ve halkın odak gruplarını (aile üyeleri) kullanarak nitel bir kesit çalışması yaptık. Katılımcı alımında saf ve kartopu örneklemesinin bir kombinasyonu kullanılmıştır. Örnek, en yaygın olarak erken başlangıçlı Parkinson hastalığı, epilepsi ve multipl skleroz dahil olmak üzere koşullarla 2 odak grubuna katılan 15 katılımcıdan oluşuyordu. Niteliksel veriler transkribe edildi ve tematik veri analizi NVivo (sürüm 12; Lumivero) yazılımı kullanılarak gerçekleştirildi.SonuçlarKlinik karar vermede AI'nın ana faydaları arasında nörolojik sağlık bakımı için geliştirilmiş tanı ve tedavi, bakım ve karar vermede artan hasta katılımı ve kaynak verimliliği yer aldı. Katılımcılar, yapay zeka destekli sistemlerin bilgi toplama ve karar vermede yardımcı olabileceğine ve yapay zekanın basit tekrarlayan görevlerde yardımcı olabileceğine ve klinisyenlerin klinik çalışmalara daha fazla zaman ayırmasına izin verebileceğine inanıyordu. Endişeler, ulusal sağlık veri ekosisteminin hazırlanması, AI uygulamasından kaynaklanan zararlar ve AI'ya aşırı güvenmeyi içeriyordu. Katılımcılar genel olarak klinik karar vermede AI'yı desteklediler; ancak, destekleri sıkı bir düzenleyici çerçeveye ve AI kullanımı üzerinde insan denetimine koşulluydu.KonvansiyonlarNeurolojik koşullar, sağlık sistemi için büyük kaynak etkileri ile hastaların ve ailelerinin yaşamı üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. AI, gelişmiş teşhis, kaynak verimliliği, yeni içgörüler ve sağlık hizmetlerinin iyileştirilmesi gibi önemli faydalara katkıda bulunma potansiyeline sahiptir. Bununla birlikte, sağlık sisteminin sağlık verilerinin hazırlığa ve kullanılabilirliğine odaklanması gerekir. Bu çalışma, sağlık hizmetlerinde AI'nın uygun ve güvenli bir şekilde uygulanmasında klinisyenleri ve hastaları desteklemek de dahil olmak üzere AI sistemlerinin genişlemesi için sağlık sistemlerinin hazırlanmasının önemini vurgulamaktadır.

Özgün kaynak özetini okuyun

BackgroundGlobally, health systems face increasing challenges due to improved life expectancy, rising levels of disease, greater expectations for health care, and growing expenditure. AI-based technologies are increasingly used to support clinical decision-making and contribute to effective delivery of care. AI has significant potential in terms of diagnostics and treatment for preventive and personalized medicine, including progressive, nonprogressive, or neurodivergent conditions affecting the brain, spinal cord, and nerves. Although AI has been extensively applied to several areas of health, its application to neurological conditions remains limited.ObjectiveThis qualitative study explores the perspectives of patients and the public impacted by neurological conditions on the use of AI in health care in Ireland. It focused on the benefits and concerns regarding AI implementation to inform effective and safe use of AI in clinical decision-making.MethodsWe conducted a qualitative cross-sectional study using focus groups of patients and the public (family members). A combination of purposive and snowball sampling was used in participant recruitment. The sample consisted of 15 participants involved in 2 focus groups, most commonly with conditions including early-onset Parkinson disease, epilepsy, and multiple sclerosis. Qualitative data were transcribed, and thematic data analysis was undertaken using NVivo (version 12; Lumivero) software.ResultsThe main benefits of AI in clinical decision-making included improved diagnostics and treatment for neurological health care, increased patient involvement in care and decision-making, and resource efficiency. Participants believed that AI-powered systems could assist with information collation and decision-making, and AI could be an aid in simple repetitive tasks, allowing clinicians more time for clinical work. The concerns included preparedness of the national health data ecosystem, harm resulting from AI application, and overreliance on AI resulting in deskilling. Participants were generally supportive of AI in clinical decision-making; however, their support was conditional on a stringent regulatory framework and human supervision over AI use.ConclusionsNeurological conditions have a significant impact on the lives of patients and their families, with large resource implications for the health care system. AI has the potential to contribute to significant benefits, such as improved diagnostics, resource efficiency, novel insights, and improved provision of health care. However, the health care system needs to focus on the readiness and availability of health data. This study highlights the importance of preparing health systems for the expansion of AI systems, including supporting clinicians and patients in the appropriate and safe implementation of AI in health care.

Bilimsel değerlendirme

Araştırma sorusu

Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.

Yöntem ve örneklem

Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.

Temel bulgular

Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.

Sınırlılıklar

Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.

Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.