DOI: https://doi.org/10.1186/s12912-024-01884-2
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38539169
تاريخ النشر: 2024-03-27
المؤلف: D Sommer وآخرون
الموضوع الرئيسي: تشخيص التمريض والتوثيق
نظرة عامة
تستكشف الدراسة المعرفة والتصورات حول الذكاء الاصطناعي (AI) بين الممرضين في بافاريا، ألمانيا، في ظل الضغوط المتزايدة التي تواجهها مهنة التمريض بسبب التغيرات السكانية ونقص القوى العاملة. أجريت في يونيو 2023، شملت الاستطلاع عبر الإنترنت 114 مشاركًا، وكشفت أن 25.2% فقط من الممرضين يمكن تصنيفهم كخبراء في الذكاء الاصطناعي. تشير النتائج إلى أنه بينما يرتبط الممرضون بقوة الذكاء الاصطناعي بمفاهيم مرتبطة بالتكنولوجيا مثل الحواسيب، البرمجة، واتخاذ القرار، لا يزال هناك نقص كبير في فهم قدرات الذكاء الاصطناعي. من الجدير بالذكر أن ثلثي المستجيبين يرون الذكاء الاصطناعي كفرصة لتخفيف العبء في عملهم، على الرغم من استمرار المخاوف بشأن عدم القدرة على السيطرة عليه والتهديدات المحتملة، حيث يُنظر إلى الموظفين الإداريين على أنهم المستفيدون الرئيسيون.
تشير النتائج إلى أنه على الرغم من الفهم المحدود لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، فإن غالبية الممرضين يعترفون بفوائدها المحتملة في دعم أدوارهم. لتعزيز دمج الذكاء الاصطناعي في ممارسة التمريض، توصي الدراسة بتحسين التدريب ومبادرات التعليم المستمر التي تهدف إلى تجهيز الممرضين بالمهارات والمعرفة اللازمة. هذه الإعدادات ضرورية، حيث يلعب الممرضون دورًا محوريًا في التنفيذ الناجح لتقنيات الذكاء الاصطناعي في بيئات الرعاية الصحية.
طرق
في هذه الدراسة، تم إجراء استطلاع عبر الإنترنت من 5 يونيو إلى 30 يونيو 2023، لتقييم معرفة الممرضين وتصوراتهم وتجاربهم المتعلقة بالذكاء الاصطناعي (AI) في بافاريا، ألمانيا. استهدف الاستطلاع مجموعة متنوعة من الممرضين عبر مختلف الفئات العمرية وإعدادات الرعاية، مع تركيز خاص على أولئك الذين يعملون في بيئات التمريض لكبار السن، والمرضى الداخليين، والتمريض السريري. كانت هذه الطريقة المنهجية تهدف إلى جمع رؤى شاملة حول دمج وتأثير تقنيات الذكاء الاصطناعي ضمن ممارسة التمريض.
نتائج
تم تنظيم نتائج الدراسة وفقًا لهيكل الاستطلاع، الذي يشمل خمسة مجالات رئيسية: (i) الديموغرافيات، التي تقدم رؤى حول ملفات تعريف المشاركين؛ (ii) فهم الذكاء الاصطناعي (AI)، مع تسليط الضوء على معرفة وتصورات المستجيبين؛ (iii) حالات الاستخدام، التي تفصل التطبيقات المختلفة للذكاء الاصطناعي التي حددها المشاركون؛ (iv) التهديدات، التي توضح المخاطر والتحديات المحتملة المرتبطة بالذكاء الاصطناعي؛ و(v) الفوائد، التي تؤكد على التأثيرات الإيجابية والمزايا التي يدركها المستجيبون. تساهم كل قسم في نظرة شاملة حول المشهد الحالي فيما يتعلق بالوعي بالذكاء الاصطناعي وآثاره.
مناقشة
تسلط قسم المناقشة في ورقة البحث الضوء على الدور الحاسم للذكاء الاصطناعي (AI) في معالجة التحديات التي تواجه القوى العاملة في التمريض في أوروبا، خاصة في سياق شيخوخة السكان ونقص الموظفين. مع توقع أن تصل الإنفاق على الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية إلى 36.1 مليار دولار بحلول عام 2025، يُنظر إلى دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي كقوة تحويلية في ممارسات التمريض، مما يعزز تحسين سير العمل، والتوثيق، واتخاذ القرار. على الرغم من الفوائد المحتملة، هناك فجوة معرفية كبيرة بين الممرضين بشأن الذكاء الاصطناعي، حيث تشير الدراسات إلى أن الغالبية تفتقر إلى المعرفة بمفاهيم وتطبيقات الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، يعبر أكثر من 70% من الممرضين عن تفاؤلهم بشأن قدرة الذكاء الاصطناعي على تحسين نتائج الصحة وتقليل الأعباء الإدارية.
كما تؤكد الدراسة على ضرورة البحث في تفاعل الإنسان مع الكمبيوتر (HCI) والمشاركة النشطة للممرضين في تطوير الذكاء الاصطناعي لضمان التبني الناجح. بينما يعترف العديد من الممرضين بإمكانية الذكاء الاصطناعي في تحسين رعاية المرضى، تستمر المخاوف بشأن فقدان الوظائف، وإضفاء الطابع غير الشخصي على الرعاية، وانعدام الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي. تحدد الدراسة الحواجز أمام تنفيذ الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك مخاوف الأخطاء، والتحديات التنظيمية، والحاجة إلى بيانات شاملة. لتسهيل دمج الذكاء الاصطناعي بشكل فعال، تدعو الورقة إلى مبادرات تعليمية مستهدفة، وتطبيقات ذكاء اصطناعي سهلة الاستخدام، وحوار مستمر بين المهنيين الصحيين ومطوري الذكاء الاصطناعي. بشكل عام، تؤكد النتائج على أهمية معالجة تصورات الممرضين وفجوات المعرفة لتعزيز بيئة داعمة للذكاء الاصطناعي في التمريض.
القيود
تقدم الدراسة حول تصورات الممرضين للذكاء الاصطناعي عدة قيود قد تؤثر على صحة وعمومية نتائجها. أولاً، يفتقر مصطلح “التصور” إلى تعريف واضح، مما قد يؤدي إلى غموض في فهم تداعياته بشأن استخدام وقبول تقنيات الذكاء الاصطناعي. قد لا تمثل طريقة أخذ العينات المريحة، جنبًا إلى جنب مع التركيز على منطقة معينة (بافاريا)، بدقة السكان الأوسع من الممرضين، مما يقدم تحيزًا محتملاً. بالإضافة إلى ذلك، فإن حجم العينة الصغيرة المكونة من 114 مشاركًا يحد من القوة الإحصائية للدراسة، خاصةً للتحليلات متعددة المتغيرات، كما يتضح من نقص التمثيل في التوقعات في اختبارات كاي-تربيع.
علاوة على ذلك، قد يحد الاعتماد على الأدوات الموجودة، مثل دراسة BIDT، دون دمج نماذج نظرية أوسع مثل نموذج قبول التكنولوجيا (TAM) أو النظرية الموحدة لقبول واستخدام التكنولوجيا (UTAUT)، من عمق الاستكشاف النظري. قد تكون قصر الاستطلاع قد أدى إلى تقييم غير كافٍ لخصائص الممرضين وتجاربهم مع الذكاء الاصطناعي. كانت معايير الإدراج والاستبعاد المحددة تركز فقط على الممرضين الرسميين، مما يستبعد المهنيين الصحيين الآخرين وبالتالي يفوت الرؤى المقارنة عبر الأدوار. أخيرًا، قد لا يكون التصميم العرضي قادرًا على التقاط تصورات الذكاء الاصطناعي المتطورة في ضوء السرد الإعلامي المتغير بسرعة. يجب أن تهدف الأبحاث المستقبلية إلى عينات أكبر وأكثر تنوعًا، ودمج أطر نظرية شاملة، واستخدام منهجيات طولية لمعالجة هذه القيود.
DOI: https://doi.org/10.1186/s12912-024-01884-2
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38539169
Publication Date: 2024-03-27
Author(s): D Sommer et al.
Primary Topic: Nursing Diagnosis and Documentation
Overview
The study investigates the knowledge and perceptions of artificial intelligence (AI) among nurses in Bavaria, Germany, amidst the increasing pressures faced by the nursing profession due to demographic changes and workforce shortages. Conducted in June 2023, the cross-sectional online survey included 114 participants, revealing that only 25.2% of nurses could be classified as AI experts. The findings indicate that while nurses strongly associate AI with technology-related concepts such as computers, programming, and decision-making, there remains a significant lack of understanding of AI’s capabilities. Notably, two-thirds of respondents view AI as an opportunity for relief in their work, although concerns about its uncontrollability and potential threats persist, with administrative staff perceived as the primary beneficiaries.
The results suggest that despite the limited comprehension of AI technology, a majority of nurses acknowledge its potential benefits in supporting their roles. To enhance the integration of AI in nursing practice, the study advocates for improved training and continuing education initiatives aimed at equipping nurses with the necessary skills and knowledge. This preparation is essential, as nurses play a pivotal role in the successful implementation of AI technologies in healthcare settings.
Methods
In this study, an online survey was administered from June 5 to June 30, 2023, to assess nurses’ knowledge, perceptions, and experiences related to artificial intelligence (AI) in Bavaria, Germany. The survey targeted a diverse group of nurses across various age groups and care settings, with a particular focus on those working in geriatric, inpatient, and clinical nursing environments. This methodological approach aimed to gather comprehensive insights into the integration and impact of AI technologies within nursing practice.
Results
The results of the study are organized according to the survey structure, encompassing five key areas: (i) demographics, which provide insights into the participant profiles; (ii) understanding of artificial intelligence (AI), highlighting the respondents’ knowledge and perceptions; (iii) use cases, detailing the various applications of AI identified by participants; (iv) threats, which outline the potential risks and challenges associated with AI; and (v) benefits, emphasizing the positive impacts and advantages perceived by the respondents. Each section contributes to a comprehensive overview of the current landscape regarding AI awareness and its implications.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the critical role of artificial intelligence (AI) in addressing the challenges faced by the nursing workforce in Europe, particularly in the context of an aging population and staff shortages. With projected spending on AI in healthcare reaching $36.1 billion by 2025, the integration of AI technologies is seen as a transformative force in nursing practices, enhancing workflow optimization, documentation, and decision-making. Despite the potential benefits, there exists a significant knowledge gap among nurses regarding AI, with studies indicating that a majority lack familiarity with AI concepts and applications. Nevertheless, over 70% of nurses express optimism about AI’s capacity to improve health outcomes and reduce administrative burdens.
The research also emphasizes the necessity for human-computer interaction (HCI) research and the active involvement of nurses in AI development to ensure successful adoption. While many nurses recognize AI’s potential to enhance patient care, concerns about job displacement, depersonalization of care, and mistrust in AI systems persist. The study identifies barriers to AI implementation, including fears of errors, regulatory challenges, and the need for comprehensive data. To facilitate effective AI integration, the paper calls for targeted educational initiatives, user-friendly AI applications, and ongoing dialogue between healthcare professionals and AI developers. Overall, the findings underscore the importance of addressing nurses’ perceptions and knowledge gaps to foster a supportive environment for AI in nursing.
Limitations
The study on nurses’ perceptions of AI presents several limitations that may affect the validity and generalizability of its findings. Firstly, the term ‘perception’ lacks a clear definition, which could lead to ambiguity in understanding its implications regarding usage and acceptance of AI technologies. The convenience sampling method, along with a focus on a specific region (Bavaria), may not accurately represent the broader nursing population, introducing potential bias. Additionally, the small sample size of 114 participants restricts the statistical power of the study, particularly for multivariate analyses, as evidenced by the underrepresentation of expected counts in chi-square tests.
Moreover, the reliance on existing instruments, such as the BIDT study, without integrating broader theoretical models like the Technology Acceptance Model (TAM) or the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), may limit the depth of theoretical exploration. The survey’s brevity may have led to an inadequate assessment of nurse demographics and their experiences with AI. The specific inclusion and exclusion criteria focused solely on formal nurses, excluding other healthcare professionals and thus missing comparative insights across roles. Lastly, the cross-sectional design may not effectively capture the evolving perceptions of AI in light of rapidly changing media narratives. Future research should aim for larger, more diverse samples, incorporate comprehensive theoretical frameworks, and utilize longitudinal methodologies to address these limitations.