背景：人工智能 (AI) 具有改变医疗保健实践的潜力，但人工智能的成功采用取决于医疗保健专业人员的认知和接受度。本研究旨在评估三级医院医疗保健专业人员对人工智能概念的理解，认识对人工智能集成的态度，并确定采用人工智能的障碍。
方法：进行了一项横断面研究印度 Chenalpattu 区一家三级护理教学医院的 200 名医疗保健专业人员，包括医生、护士和护理人员。使用半结构化问卷收集有关社会人口特征、知识、态度和人工智能采用障碍的数据。卡方检验用于分析变量之间的关联。
结果：大多数参与者，即 54% (n = 108)，对人工智能采用有一定了解，而 48% (n = 96）对此态度很低。大多数参与者（即 49% (n = 98)）在医疗保健专业人员中采用人工智能的障碍很低。知识和态度之间存在统计上显着的关联（X = 18.052，df = 4，p = 0.001），即具有中等知识水平的医疗保健专业人员对采用人工智能的态度较低。知识和感知障碍之间也存在统计显着关联（X = 31.235，df = 4，p = 0.00），即知识水平较高的医疗保健专业人员感知到采用人工智能的障碍较低。
结论：该研究强调需要通过教育和培训来提高知识、培养积极态度并解决医疗保健专业人员采用人工智能的障碍。未来的研究应侧重于开发有针对性的干预措施，以增强对医疗保健实践中人工智能的理解和接受。
人工智能 (AI) 是创建计算机系统的理念和实践，可以完成传统上需要人类智能的语音识别、决策和模式识别等任务。自然语言处理、机器学习 (ML)、深度学习 (DL) 和其他技术都包含在广义的“人工智能”术语中[1]。
世界卫生组织 (WHO) 提供了一个确保人工智能的道德和高效应用的基本准则清单。其中包括确保透明度和公众理解；促进利益相关者之间的责任和问责；确保包容性和公平的机会；通过严格的监管标准确保安全性、准确性和公共利益；通过维护人类控制并保障隐私和知情同意来确保人类自主；通过最大限度地减少对环境的影响并让医疗保健人员为人工智能集成做好准备来培养响应能力和可持续性[2]。
人工智能小工具主要分为两类。分析结构化数据（例如遗传、成像和 EP 数据）的机器学习方法属于第一组。在医疗应用中，机器学习算法尝试将患者的特征分组在一起或估计疾病病程的可能性。自然语言处理（NLP）技术属于第二组。这些技术从非结构化数据（包括临床记录和医学期刊）中获取信息，并用它来增强和扩充结构化医疗数据。NLP 流程的目标是将文本转换为机器可以读取的结构化数据，以便 ML 算法可以对其进行分析 [3]。
人工智能已成为一种变革性技术，有可能彻底改变各个领域，包括医疗保健。AI 涵盖广泛的技术，例如 ML、NLP 和计算机视觉，可应用于医疗保健实践，以改善患者治疗结果、优化工作流程并降低成本 [4]。近年来，人工智能在医疗保健领域的采用势头强劲，诊断、治疗计划、药物发现和个性化医疗等各个领域的大量应用程序正在开发和实施[5]。
医疗保健专业人员在人工智能成功融入医疗保健实践中发挥着至关重要的作用。他们对人工智能的知识、技能和态度可以显着影响这些技术的采用和有效性[6]。了解医疗保健专业人员对人工智能采用的看法对于识别潜在障碍、促进因素和成功实施的策略至关重要[7]。
多项研究调查了医疗保健专业人员对人工智能的看法。Sit 等人进行的一项调查。[8] 发现，虽然医疗保健专业人员认识到人工智能的潜在好处，但他们也表达了对工作保障、缺乏透明度以及需要充分培训的担忧。雷迪等人的另一项研究。[9] 强调了让医疗保健专业人员参与人工智能系统的开发和实施的重要性，以确保他们的信任和接受。
在医疗保健实践中采用人工智能可以带来许多好处。人工智能驱动的诊断工具可以帮助医疗保健专业人员做出准确、及时的诊断，特别是在人类专业知识有限的领域[10]。人工智能算法可以分析大量患者数据，包括电子健康记录、医学图像和遗传信息，以识别模式并预测结果[11]。这可以实现疾病的早期发现、个性化治疗计划和改善患者监测。
然而，人工智能在医疗保健领域的采用也带来了各种挑战。主要担忧之一是人工智能算法中可能存在偏见和歧视，这可能会使医疗保健领域现有的不平等现象长期存在[12]。确保人工智能系统的透明度、可解释性和问责制对于在医疗保健专业人员和患者之间建立信任至关重要[13]。此外，将人工智能融入医疗保健实践需要在基础设施、培训和变革管理方面进行大量投资。
人工智能实施的问题困扰着许多医疗保健组织。尽管被广泛使用，包括在国家医疗服务体系 (NHS)，但集成到 EHR 系统中的基于规则的系统并不像基于机器学习的算法系统那么精确。这些基于规则的临床决策支持系统经常无法处理基于遗传、蛋白质组、代谢和其他“基于组学”的护理方法的数据和知识的爆炸式增长，并且随着医学理解的进步，它们的维护也面临着挑战[14].
为了应对这些挑战并充分发挥人工智能在医疗保健领域的潜力，让医疗保健专业人员参与这一过程至关重要。通过让医疗保健专业人员参与人工智能系统的设计、开发和实施，我们可以确保这些技术符合他们的需求、价值观和工作流程。本研究旨在评估对人工智能概念的理解，了解医疗保健专业人员对将人工智能融入医疗保健实践的态度，并确定在医疗保健中采用人工智能的障碍。