Em meio à rápida transformação digital e ao avanço acelerado da IA, a utilização de dados de saúde ganhou proeminência global. Evidências empíricas demonstram que a confiança pública é fundamental para o compartilhamento sustentável de dados de saúde, sendo a transparência seu determinante chave. Este estudo investiga a relação transparência-confiança através da teoria dos jogos evolutivos. Um modelo de jogo evolutivo estocástico tripartido é desenvolvido, incorporando ruído branco gaussiano para capturar a complexidade do mundo real. Através da análise das interações entre plataformas de dados, usuários e pacientes, emergem quatro descobertas principais: (1) O fortalecimento da eficiência regulatória e da intensidade das penalidades das plataformas de dados pode conduzir o sistema a um equilíbrio eficaz. (2) Tanto a pressão regulatória externa quanto os benefícios de confiança a longo prazo são fatores influentes que encorajam os usuários de dados a escolherem TU. (3) O mecanismo de feedback dinâmico de "especulação de risco—retirada do paciente—mudança de estratégia—equilíbrio do sistema" serve como a força motriz intrínseca para a auto-reparação e estabilidade do sistema. (4) A motivação intrínseca para os pacientes escolherem participar é multidimensional; tanto a proteção da privacidade e segurança quanto os benefícios derivados do compartilhamento de dados são fatores influentes que impulsionam os pacientes a adotarem PA.
Wang et al. (Thu,) estudaram esta questão.