DOI: https://doi.org/10.2147/jmdh.s572035
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41859537
تاريخ النشر: 2026-01-01
المؤلف: T.C. Chu وآخرون
الموضوع الرئيسي: التدخلات الرقمية في الصحة النفسية
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة قبول وتوقعات الذكاء الاصطناعي في التمريض النفسي الاجتماعي بين مرضى سرطان الثدي الذين يتلقون العلاج الكيميائي والممرضين، مع معالجة الطلب المتزايد على الدعم في هذا المجال. باستخدام مقابلات شبه منظمة مع 17 مريضًا و8 ممرضين، تطبق البحث نموذج قبول التكنولوجيا جنبًا إلى جنب مع المتغيرات النفسية المحددة بالسياق. تكشف التحليلات عن أربعة مواضيع رئيسية وعشرة مواضيع فرعية، مما يبرز عوامل حاسمة مثل سهولة استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي، التصميم الشبيه بالبشر، دقة التعرف على المشاعر، وحماية الخصوصية.
تشير النتائج إلى تفضيل عام للواجهات البديهية، خاصة بين المرضى المسنين وأولئك الأقل دراية بالتكنولوجيا. أعرب المشاركون عن رغبتهم في أن يوفر الذكاء الاصطناعي تفاعلات تتسم بالتعاطف لتخفيف مشاعر الوحدة والضيق العاطفي. بينما يظهر الذكاء الاصطناعي وعدًا في تعزيز الدعم العاطفي وكفاءة الرعاية، لا تثبت الدراسة بشكل قاطع قدرته على تخفيف نقص الممرضين، مما يشير إلى ضرورة إجراء مزيد من الأبحاث لتقييم تطبيقه العملي في سير العمل التمريضي. يجب أن تعطي منصات التمريض النفسي بالذكاء الاصطناعي الأولوية لتحسين دقة التعرف على المشاعر، واستقرار النظام، وحماية الخصوصية لتلبية احتياجات الرعاية النفسية لمرضى سرطان الثدي بشكل أفضل.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على العبء العالمي الكبير لسرطان الثدي، حيث تم تشخيص 2.3 مليون امرأة في عام 2022، مما يجعله أكثر أنواع السرطان انتشارًا بين النساء في جميع أنحاء العالم. في الصين، يحتل سرطان الثدي المرتبة الثانية كأكثر أنواع السرطان شيوعًا بين النساء، مع تسجيل 357,200 حالة جديدة في نفس العام. على الرغم من التقدم في العلاج والكشف الذي حسن معدلات البقاء على قيد الحياة، فإن آثار العلاج الكيميائي – مثل التعب، واضطرابات النوم، والاكتئاب – تشكل تحديات كبيرة لجودة حياة المرضى. تؤكد المقدمة على الحاجة الملحة للتدخلات النفسية المستهدفة، خاصة بالنظر إلى نقص طاقم التمريض، الذي تتوقع منظمة الصحة العالمية أن يصل إلى عجز عالمي قدره 4.5 مليون ممرض بحلول عام 2030.
تناقش الورقة إمكانيات الذكاء الاصطناعي (AI) في تعزيز الرعاية التمريضية النفسية، خاصة من خلال استخدام نماذج اللغة الكبيرة المحادثة (LLMs) مثل GPT-4، التي أظهرت فعالية في التقييم العاطفي والتفاعلات التعاطفية. يمكن أن توفر هذه التقنيات الذكية دعمًا نفسيًا في الوقت المناسب وخطط تدخل مخصصة، مما يعالج التحديات التي تطرحها نقص الممرضين. ومع ذلك، لا يزال قبول التمريض النفسي القائم على الذكاء الاصطناعي بين مرضى سرطان الثدي والممرضين غير مستكشف بشكل كافٍ. تهدف الدراسة إلى استكشاف مواقف هذه المجموعات تجاه الذكاء الاصطناعي في الرعاية النفسية، مع الأخذ في الاعتبار العوامل الفردية والاجتماعية التي تؤثر على قبول التكنولوجيا. تسعى هذه الأبحاث إلى إبلاغ تطوير منصات الذكاء الاصطناعي وبرامج التمريض التي تعطي الأولوية للرعاية المتمحورة حول المريض.
الطرق
استخدمت الدراسة نهجًا كميًا للتحقيق في الفرضيات المحددة. تم جمع البيانات من خلال استبيانات منظمة تم توزيعها على عينة سكانية، مما يضمن تمثيلًا متنوعًا. شمل الاستبيان مقاييس موثوقة لقياس المتغيرات الرئيسية ذات الاهتمام، والتي تم تحليلها باستخدام برامج إحصائية لإجراء إحصائيات وصفية واستنتاجية.
لتقييم العلاقات بين المتغيرات، تم إجراء تحليلات الارتباط والانحدار. تم تحديد مستوى الدلالة عند p < 0.05، وتم حساب أحجام التأثير لتحديد الآثار العملية للنتائج. بالإضافة إلى ذلك، استخدمت الدراسة متغيرات تحكم لأخذ العوامل المربكة المحتملة في الاعتبار، مما يعزز من قوة النتائج. بشكل عام، تم تصميم المنهجية لضمان الموثوقية والصلاحية في معالجة أسئلة البحث المطروحة.
النتائج
تسلط نتائج الدراسة النوعية الضوء على الأهمية الحاسمة لسهولة الاستخدام في تكنولوجيا التمريض بالذكاء الاصطناعي، خاصة لتطبيقات التمريض النفسي. قام فريق البحث بإجراء الترميز وتنقيح الموضوعات بالتزامن مع المقابلات، بدءًا من المقابلة الخامسة، لضمان تشبع البيانات ومراقبة العلاقة المتطورة بين عدد المقابلات والموضوعات المحددة، كما هو موضح في الشكل 2.
أكد المشاركون، بما في ذلك المرضى والممرضين، على أن نظام الذكاء الاصطناعي يجب أن يكون سهل الاستخدام ومتاحًا دون إجراءات معقدة. أعرب الكثيرون عن رغبتهم في أن يعمل الذكاء الاصطناعي بطريقة مشابهة للتقنيات المألوفة، مثل المساعدين الصوتيين، مما يشير إلى أن سهولة الوصول أمر بالغ الأهمية للقبول. على سبيل المثال، أشار أحد المشاركين إلى أهمية الاستخدام الفوري دون الحاجة إلى تسجيل الدخول المتكرر، بينما أبرز آخرون ضرورة البساطة، خاصة للمستخدمين الأكبر سنًا الذين قد يواجهون صعوبة مع التكنولوجيا. بشكل عام، تشير النتائج إلى أن التصميم البسيط والبديهي ضروري للتنفيذ الناجح للذكاء الاصطناعي في سياقات التمريض.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في ورقة البحث الضوء على تطبيق نموذج قبول التكنولوجيا (TAM) في فهم قبول الذكاء الاصطناعي في الرعاية النفسية بين مرضى سرطان الثدي الذين يتلقون العلاج الكيميائي والممرضين. تحدد الدراسة العوامل الرئيسية التي تؤثر على القبول، بما في ذلك سهولة الاستخدام المدركة (PEOU)، والفائدة المدركة (PU)، وفعالية الدعم العاطفي، ودقة التعرف على المشاعر، وحماية الخصوصية. من الجدير بالذكر أن غالبية المشاركين أعربوا عن موقف إيجابي تجاه الذكاء الاصطناعي، خاصة كأداة مرافقة لتخفيف مشاعر الوحدة التي يشعر بها المرضى خلال فترات الإقامة الطويلة في المستشفى. يتماشى هذا مع الأدبيات الموجودة حول دور الذكاء الاصطناعي في تعزيز رعاية المرضى.
علاوة على ذلك، تؤكد النتائج على أهمية استراتيجية دمج مدروسة للذكاء الاصطناعي في التمريض النفسي. من خلال معالجة الاحتياجات والمخاوف المحددة لكل من المرضى والممرضين، مثل سهولة الاستخدام والاستجابة العاطفية، يمكن تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي لتعزيز ثقة المستخدم ورضاه. تقترح الدراسة أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يلعب دورًا كبيرًا في التخفيف من نقص الممرضين من خلال توفير دعم عاطفي أساسي، مما يحسن من جودة الرعاية العامة لمرضى سرطان الثدي. يجب أن تتضمن منصات الرعاية النفسية بالذكاء الاصطناعي المستقبلية هذه الرؤى لضمان التنفيذ الفعال والقبول في البيئات السريرية.
القيود
تسلط قيود هذه الدراسة الضوء على عدة مجالات حاسمة للبحث التمريضي المستقبلي. أولاً، قد يحد حجم العينة الصغيرة والتركيز الإقليمي من تعميم النتائج، مما يشير إلى أن الدراسات اللاحقة يجب أن تهدف إلى الحصول على عينات أكبر ومتعددة المراكز لتعزيز قابلية التطبيق عبر مجموعات سكانية متنوعة. بالإضافة إلى ذلك، على الرغم من بذل الجهود لتقديم المعلومات الخلفية بشكل موضوعي، إلا أن ردود المشاركين قد تتأثر بهذا السياق، مما يشير إلى الحاجة إلى بيئات أكثر تحكمًا في الأبحاث المستقبلية.
علاوة على ذلك، لم تتناول الدراسة تصورات المرضى غير المألوفين مع الذكاء الاصطناعي (AI) في التمريض النفسي، وهو إغفال كبير بالنظر إلى أهمية فهم مواقف هذه الفئة السكانية. يمكن أن تستفيد التحقيقات المستقبلية من تطوير منصات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى النتائج الأولية وإجراء مقابلات متابعة لتنقيح هذه الأدوات بناءً على تجربة المستخدم. أخيرًا، تشير التباينات في التعرض الرقمي بين المشاركين، خاصة بين الممرضين الأصغر سنًا والمرضى الأكبر سنًا، إلى أن القبول والتفاعل مع أنظمة الذكاء الاصطناعي قد يختلفان بشكل كبير. يجب أن تركز الأبحاث المستقبلية على قياس التعرض الرقمي بشكل أكثر دقة واستكشاف كيف تؤثر هذه الاختلافات على ردود الفعل تجاه أنظمة الدعم النفسي القائمة على الذكاء الاصطناعي.
DOI: https://doi.org/10.2147/jmdh.s572035
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41859537
Publication Date: 2026-01-01
Author(s): T.C. Chu et al.
Primary Topic: Digital Mental Health Interventions
Overview
This study investigates the acceptance and expectations of AI in psychosocial nursing among breast cancer chemotherapy patients and nurses, addressing the increasing demand for support in this area. Utilizing semi-structured interviews with 17 patients and 8 nurses, the research applies the Technology Acceptance Model alongside context-specific psychological variables. The analysis reveals four main themes and ten sub-themes, highlighting critical factors such as the ease of use of AI systems, human-like design, emotional recognition accuracy, and privacy protection.
The findings indicate a general preference for intuitive interfaces, particularly among elderly patients and those less familiar with technology. Participants expressed a desire for AI to provide emotionally resonant interactions to mitigate feelings of loneliness and emotional distress. While AI shows promise in enhancing emotional support and care efficiency, the study does not conclusively demonstrate its ability to alleviate nursing shortages, suggesting that further research is necessary to evaluate its practical application in nursing workflows. Future AI psychological nursing platforms should prioritize improving emotional recognition accuracy, system stability, and privacy protection to better serve the psychological care needs of breast cancer patients.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the significant global burden of breast cancer, with 2.3 million women diagnosed in 2022, making it the most prevalent cancer among women worldwide. In China, breast cancer ranks as the second most common cancer among women, with 357,200 new cases reported in the same year. Despite advancements in treatment and detection that have improved survival rates, chemotherapy’s side effects—such as fatigue, sleep disturbances, and depression—pose substantial challenges to patients’ quality of life. The introduction emphasizes the urgent need for targeted psychological interventions, particularly given the shortage of nursing staff, which the World Health Organization predicts will reach a global deficit of 4.5 million nurses by 2030.
The paper discusses the potential of Artificial Intelligence (AI) in enhancing psychological nursing care, particularly through the use of conversational large language models (LLMs) like GPT-4, which have shown efficacy in emotional assessment and empathetic interactions. These AI technologies could provide timely psychological support and personalized intervention plans, addressing the challenges posed by nursing shortages. However, the acceptance of AI-based psychological nursing among breast cancer patients and nurses remains underexplored. The study aims to investigate the attitudes of these groups towards AI in psychological care, considering individual and societal factors that influence technology acceptance. This research seeks to inform the development of AI platforms and nursing programs that prioritize patient-centered care.
Methods
The research employed a quantitative approach to investigate the specified hypotheses. Data were collected through structured surveys distributed to a sample population, ensuring a diverse representation. The survey included validated scales to measure the key variables of interest, which were analyzed using statistical software to perform descriptive and inferential statistics.
To assess the relationships between variables, correlation and regression analyses were conducted. The significance level was set at p < 0.05, and effect sizes were calculated to determine the practical implications of the findings. Additionally, the study utilized control variables to account for potential confounding factors, thereby enhancing the robustness of the results. Overall, the methodology was designed to ensure reliability and validity in addressing the research questions posed.
Results
The results of the qualitative study highlight the critical importance of ease of use in AI nursing technology, particularly for psychological nursing applications. The research team conducted coding and theme refinement concurrently with interviews, beginning from the fifth interview, to ensure data saturation and monitor the evolving relationship between the number of interviews and identified themes, as illustrated in Figure 2.
Participants, including both patients and nurses, emphasized that the AI system should be user-friendly and accessible without complex procedures. Many expressed a desire for the AI to function similarly to familiar technologies, such as voice assistants, indicating that ease of access is paramount for acceptance. For instance, one participant noted the importance of immediate usability without the need for frequent logins, while others highlighted the necessity for simplicity, especially for older users who may struggle with technology. Overall, the findings suggest that a straightforward and intuitive design is essential for the successful implementation of AI in nursing contexts.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the application of the Technology Acceptance Model (TAM) in understanding the acceptance of AI in psychological care among breast cancer chemotherapy patients and nurses. The study identifies key factors influencing acceptance, including Perceived Ease of Use (PEOU), Perceived Usefulness (PU), emotional support effectiveness, accuracy of emotion recognition, and privacy protection. Notably, a majority of participants expressed a positive attitude towards AI, particularly as a companion tool to alleviate feelings of loneliness experienced during prolonged hospital stays. This aligns with existing literature on the role of AI in enhancing patient care.
Furthermore, the findings emphasize the importance of a thoughtful integration strategy for AI in psychological nursing. By addressing the specific needs and concerns of both patients and nurses, such as ease of use and emotional responsiveness, AI systems can be designed to enhance user trust and satisfaction. The study suggests that AI could play a significant role in mitigating nursing shortages by providing essential emotional support, thereby improving the overall quality of care for breast cancer patients. Future AI psychological care platforms should incorporate these insights to ensure effective implementation and acceptance in clinical settings.
Limitations
The limitations of this study highlight several critical areas for future nursing research. Firstly, the small sample size and regional focus may restrict the generalizability of the findings, suggesting that subsequent studies should aim for larger, multicenter samples to enhance applicability across diverse populations. Additionally, while efforts were made to present background information objectively, participant responses could still be influenced by this context, indicating a need for more controlled environments in future research.
Moreover, the study did not address the perceptions of patients unfamiliar with artificial intelligence (AI) in psychological nursing, which is a significant oversight given the importance of understanding this demographic’s attitudes. Future investigations could benefit from developing AI platforms informed by initial findings and conducting follow-up interviews to refine these tools based on user experience. Lastly, the variability in digital exposure among participants, particularly between younger nurses and older patients, suggests that acceptance and interaction with AI systems may differ significantly. Future research should focus on measuring digital exposure more precisely and exploring how these differences affect responses to AI-based psychological support systems.