의료 분야에서 인공지능(AI) 주도의 챗봇 서비스의 수용 가능성: 혼합 방법 연구

배경 인공지능(AI)은 의료 분야에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 여기서 AI 기반 챗봇 시스템은 건강을 증진하고 교육을 제공하며 행동 변화를 촉진할 수 있는 자동화된 대화형 에이전트로 기능할 수 있습니다. 건강 챗봇 사용에 대한 동기를 조사하는 것은 채택을 예측하는 데 필요하지만, 현재까지 수용성을 탐구한 연구는 거의 없습니다. 이 연구는 참가자들이 AI 주도의 건강 챗봇과 상호작용하려는 의지를 탐구하는 것을 목표로 했습니다. 방법 이 연구는 반구조화된 면담(N-29)을 포함하였고, 이는 소셜 미디어를 통해 광고된 온라인 설문조사(N-216)의 개발에 정보를 제공했습니다. 면담 내용은 기록되어 문자로 전사되고 주제적으로 분석되었습니다. 24개의 항목으로 구성된 설문조사는 수용 가능성과 인식된 유용성을 포함한 인구통계적 및 태도 변수를 탐구했습니다. 정량적 데이터는 단일 범주형 예측 변수를 통한 이항 회귀로 분석되었습니다. 결과 '챗봇에 대한 이해', 'AI 주저' 및 '건강 챗봇에 대한 동기'라는 세 가지 넓은 주제가 식별되어 정확성, 사이버 보안 및 AI 주도 서비스의 공감 불가에 대한 우려를 설명했습니다. 설문조사는 중간 정도의 수용 가능성(67%)을 보여주었으며, 인식된 낮은 IT 기술과 음의 상관관계 OR = 0.32 CI 95% :0.13–0.78 및 컴퓨터와 대화하는 것을 싫어하는 것과 음의 상관관계 OR = 0.77 CI 95% :0.60–0.99로 나타났습니다. 또한 인식된 유용성과의 양의 상관관계 OR = 5.10 CI 95% :3.08–8.43, 긍정적인 태도 OR = 2.71 CI 95% :1.77–4.16 및 인식된 신뢰성 OR = 1.92 CI 95% :1.13–3.25와도 관련이 있었습니다. 결론 대다수의 인터넷 사용자는 건강 챗봇 사용에 수용적일 것이나, 이 기술에 대한 주저가 참여를 저해할 가능성이 높습니다. AI 주도 건강 챗봇에 초점을 맞춘 개입 설계자는 환자의 우려를 반영하고 사용자 경험을 최적화하는 사용자 중심의 이론 기반 접근 방식을 채택해야 합니다. 건강 챗봇의 개발 및 효과 평가 시 환자의 관점, 동기 및 능력을 고려해야 합니다.