Factores determinantes en la aceptación de IA en un ambiente médico
La aplicación de la medicina precisa se ha vuelto un tema esencial en la comunidad médica debido al énfasis que se hace en la calidad del cuidado médico hoy en día. El análisis de la información tecnológica y las predicciones hechas por IA han asistido al personal médico en diseñar tratamientos especializados para los pacientes; generando así una necesidad de la presión en la IA.
Durante la implementación de la nueva tecnología emergente, la intención de aprendizaje de los médicos tendrá un gran impacto en la efectividad de la herramienta.
Con referencia en el Technology Acceptance Model, este estudio explora las actitudes, intenciones y factores influyentes relevantes en relación con el aprendizaje de la aplicación IA.
Un total de 285 cuestionarios validos fueron recolectados. Donde 5 factores principales fueron definidos, percepción de la utilidad, percepción de la facilidad de uso; además de, normas subjetivas, aceptación del IA y comportamiento intencional. Estos factores fueron utilizados para analizar el aprendizaje del IA en el equipo médico hospitalario.
Con base en los resultados y el modelo de investigación. Los cuatro primeros factores definidos fueron determinados como clave para el cambio de la aceptación de la IA y la intención de aprender a utilizar esta herramienta.
Lin Hui-Chen, Tu Yun-Fang, Hwang Gwo-Jen, & Huang Hsin. (2021). From Precision Education to Precision Medicine : Factors Affecting Medical Staff s Intention to Learn to Use AI Applications in Hospitals. Educational Technology & Society, 24(1), 123–137.
