Duricin, BorisRajsingh, PeterAbdallah, Aya Ben2025-11-252025-11-252025-06-272025-05-16http://hdl.handle.net/10400.14/55714This study examined French patients’ perception of the use of artificial intelligence (AI) technologies in primary care consultations, analyzing the factors that influence acceptance and resistance. In an environment such as healthcare where stakes are high and errors can lead to significant consequences, AI technologies must be carefully implemented. While they promise enhanced efficiency, more accurate diagnosis and reduced healthcare disparities, their successful adoption depends on patients’ trust and willingness to accept such systems. Grounded in the Technology Acceptance Model (TAM), Unified Theory and Use of Technology (UTAUT), and risk-based theories, this research investigated how perceived risks and benefits, ethical concerns and sociodemographic factors shape patients attitudes toward AI technologies in primary care consultations. A quantitative survey of 188 participants assessed perceptions across four different dimensions: (1) demographics and AI familiarity, (2) patient-doctor relationship, (3) perceived benefits of AI, and (4) concerns about risks and ethics. The exploratory factor analysis identified two key constructs: Acceptance measuring openness and Fear_Risk evaluating apprehension that significantly influenced trust toward AI usage for health diagnostics. The results revealed that patients who viewed AI as beneficial for improving health diagnosis and reducing physicians’ workload were more likely to accept its use, while those who fear technical errors and data misuse were more reluctant to its adoption. Notably, prior experience with AI tools did not prove significant correlation with higher acceptance, suggesting domain-specific trust barriers. By prioritizing transparency, addressing ethical concerns through robust governance and design hybrid human-AI systems, stakeholders might foster greater adoption.Este estudo investigou a percepção de pacientes franceses sobre o uso da inteligência artificial (IA) em consultas de cuidados primários, analisando fatores que influenciam a aceitação e a resistência. No setor da saúde, onde os riscos são altos, a implementação da IA exige cautela. Apesar de prometer diagnósticos mais precisos, eficiência e redução de desigualdades, sua adoção depende da confiança dos pacientes. Baseado no Modelo de Aceitação da Tecnologia (TAM), na Teoria Unificada de Aceitação e Uso da Tecnologia (UTAUT) e em teorias baseadas no risco, o estudo explorou como os riscos percebidos, preocupações éticas e fatores sociodemográficos moldam as atitudes dos pacientes. Foi aplicado um questionário quantitativo a 188 participantes, abordando quatro dimensões: (1) perfil demográfico e familiaridade com IA, (2) relação médico-paciente, (3) benefícios percebidos da IA e (4) preocupações com riscos e ética. A análise fatorial identificou dois construtos principais: Aceitação (abertura à IA) e Medo_Risco (apreensão), que influenciaram a confiança dos pacientes no uso da IA para diagnósticos médicos. Os resultados mostraram que pacientes que percebem benefícios na IA, como melhora no diagnóstico e alívio da carga médica, tendem a aceitá-la mais. Por outro lado, o medo de erros técnicos e mau uso de dados reduz essa aceitação. A experiência prévia com IA não foi significativamente associada à aceitação, indicando barreiras específicas na área da saúde. Para promover a adoção, recomenda-se maior transparência, atenção às questões éticas e o desenvolvimento de sistemas híbridos humano-IA.engAceitação tecnológicaAdoção de inteligência artificialArtificial intelligence adoptionCuidados primáriosData privacyFrench patientsHealthcarePacientes francesesPatients' perceptionPercepção dos pacientesPrimary carePrivacidade de dadosSaúdeTechnology acceptancemaster thesis203973143