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Künstliche Intelligenz (KI) transformiert die Gesundheitsversorgung, wobei Telemedizin als eine ihrer gangbarsten und gesellschaftlich einflussreichsten Anwendungen hervorgeht, was wichtige Fragen darüber aufwirft, wie öffentliches Vertrauen in KI-gestützten Gesundheitsumgebungen gebildet und aufrechterhalten wird. Trotz der raschen technologischen Einführung bleibt das öffentliche Vertrauen in KI-gestützte Telemedizin jedoch unzureichend verstanden, insbesondere in den unterschiedlichen Online-Umgebungen, in denen Wahrnehmungen kollektiv geformt werden. Diese Studie verwendet einen soziotechnischen, Multi-Plattform-Big-Data-Analyseansatz, um das öffentliche Vertrauen in großangelegte digitale Diskurse zu quantifizieren und zu interpretieren. Insgesamt wurden 25.396 Online-Erwähnungen, die zwischen dem 14. September und dem 14. Oktober 2025 aus Nachrichten, sozialen Medien, Blogs, Videos und Web-Plattformen gesammelt wurden, mithilfe eines hybriden Rahmens analysiert, der lexikonbasierte Sentiment-Analyse (VADER), transformerbasiertes kontextuelles Modellieren (RoBERTa) und Themen Modellierung (BERTopic) kombiniert. Die Ergebnisse zeigen eine durchweg positive Sentiment-Orientierung (aggregierter Vertrauensindex = +0,84), was auf eine günstige öffentliche Haltung gegenüber KI-gestützter Telemedizin während des Beobachtungszeitraums hindeutet. Affektives Vertrauen ist in visuellen und gemeinschaftsbasierten Medien ausgeprägter, während kognitives und strukturelles Vertrauen in institutionellen und professionellen Kontexten prägnanter sind. Diese Ergebnisse informieren ein integriertes konzeptionelles Modell der Entstehung öffentlichen Vertrauens in KI-gestützter Telemedizin, das Vertrauen als ein multidimensionales soziotechnisches Konstrukt konzipiert. Anstatt eine neuartige Methodik einzuführen, demonstriert diese Studie die integrative Anwendung etablierter computergestützter Techniken zur Erfassung öffentlicher Stimmung im großen Maßstab. Diese Erkenntnisse bieten praktische Leitlinien für Gesundheitsdienstleister, politische Entscheidungsträger und KI-Entwickler, um transparentere, patientenzentrierte und vertrauenswürdige Telemedizinsysteme zu gestalten.
Binsar et al. (Di,) untersuchten diese Frage.