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Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
Over the last years the integration of Artificial Intelligence (AI) in various industries has witnessed a significant impulse, leading to transformative changes in traditional business, practices, and processes. With an enormous potential to transform patient care, maximize operational efficiencies, and improve medical results, healthcare has emerged as a leading industry in the implementation of AI-driven technology. The increasing complexity of healthcare demands, coupled with advancements in AI and computational capabilities, has induced considerable interest in exploring the adoption and acceptance of AI within healthcare settings. This work contributes to this evolving exciting discourse by combining two well-known theories, Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) and the Health Belief Model (HBM), with the Intention to Recommend the technology construct. This innovative research model was tested using structured equation modelling (SEM) with data mainly from a European country, providing useful new insights of the determinants of AI adoption in healthcare. Key findings from the study reveal that performance expectancy, social influence, and facilitating conditions significantly influence individuals' intentions to adopt AI technologies in healthcare, highlighting the importance of considering these factors for successful implementations in this sector. The study's originality and value lie in its comprehensive investigation into AI adoption dynamics, offering valuable insights for researchers and practitioners.
Ao longo dos últimos anos, a integração da Inteligência Artificial (IA) em tem tido um impulso significativo, levando a mudanças drásticas nas práticas e processos comerciais tradicionais. Com um enorme potencial para transformar o cuidado dos pacientes, maximizar a eficiência operacional e melhorar os resultados médicos, a saúde emergiu como uma indústria líder na implementação de tecnologia impulsionada pela IA. A crescente complexidade das necessidades na saúde, aliada aos avanços tecnológicos tem suscitado um interesse considerável em explorar a adoção e o consentimento da IA dentro de contextos de saúde. Este estudo contribui para esta evolução ao combinar duas teorias conhecidas, a Teoria Unificada da Aceitação e Uso da Tecnologia (UTAUT) e o Modelo de Crenças de Saúde (HBM), com a variável Intenção de Recomendar a tecnologia. Este modelo de pesquisa inovador foi testado usando uma modelagem por equações estruturais (SEM) com dados maioritariamente de um país europeu, facultando um ponto de vista diferente e útil sobre os determinantes da adoção de IA na saúde. As principais descobertas do estudo revelam que a expectativa de desempenho, a influência social e as condições facilitadoras influenciam significativamente a intenção das pessoas em adotar tecnologias de IA na saúde, destacando a importância de considerar esses fatores para implementações bem-sucedidas neste setor. A originalidade e o valor do estudo residem na sua investigação abrangente sobre as dinâmicas de adoção de IA, oferecendo uma visão valiosa para profissionais de saúde e de investigação.
Ao longo dos últimos anos, a integração da Inteligência Artificial (IA) em tem tido um impulso significativo, levando a mudanças drásticas nas práticas e processos comerciais tradicionais. Com um enorme potencial para transformar o cuidado dos pacientes, maximizar a eficiência operacional e melhorar os resultados médicos, a saúde emergiu como uma indústria líder na implementação de tecnologia impulsionada pela IA. A crescente complexidade das necessidades na saúde, aliada aos avanços tecnológicos tem suscitado um interesse considerável em explorar a adoção e o consentimento da IA dentro de contextos de saúde. Este estudo contribui para esta evolução ao combinar duas teorias conhecidas, a Teoria Unificada da Aceitação e Uso da Tecnologia (UTAUT) e o Modelo de Crenças de Saúde (HBM), com a variável Intenção de Recomendar a tecnologia. Este modelo de pesquisa inovador foi testado usando uma modelagem por equações estruturais (SEM) com dados maioritariamente de um país europeu, facultando um ponto de vista diferente e útil sobre os determinantes da adoção de IA na saúde. As principais descobertas do estudo revelam que a expectativa de desempenho, a influência social e as condições facilitadoras influenciam significativamente a intenção das pessoas em adotar tecnologias de IA na saúde, destacando a importância de considerar esses fatores para implementações bem-sucedidas neste setor. A originalidade e o valor do estudo residem na sua investigação abrangente sobre as dinâmicas de adoção de IA, oferecendo uma visão valiosa para profissionais de saúde e de investigação.
Descrição
Palavras-chave
Artificial intelligence Healthcare UTAUT HBM Behavioural intention Intention to recommed Medicine Inteligência artificial Saúde Intenção de adoção Intenção de recomendar Medicina