Patients’ perceptions of using artificial intelligence (AI)-based technology to comprehend radiology imaging data

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作者
Zhan Zhang,Daniel Citardi,Dakuo Wang,Yegin Genc,Juan Shan,Xiangmin Fan
出处
期刊:Health Informatics Journal [SAGE Publishing]
卷期号:27 (2): 14604582211011215-14604582211011215 被引量:84
标识
DOI:10.1177/14604582211011215
摘要

Results of radiology imaging studies are not typically comprehensible to patients. With the advances in artificial intelligence (AI) technology in recent years, it is expected that AI technology can aid patients’ understanding of radiology imaging data. The aim of this study is to understand patients’ perceptions and acceptance of using AI technology to interpret their radiology reports. We conducted semi-structured interviews with 13 participants to elicit reflections pertaining to the use of AI technology in radiology report interpretation. A thematic analysis approach was employed to analyze the interview data. Participants have a generally positive attitude toward using AI-based systems to comprehend their radiology reports. AI is perceived to be particularly useful in seeking actionable information, confirming the doctor’s opinions, and preparing for the consultation. However, we also found various concerns related to the use of AI in this context, such as cyber-security, accuracy, and lack of empathy. Our results highlight the necessity of providing AI explanations to promote people’s trust and acceptance of AI. Designers of patient-centered AI systems should employ user-centered design approaches to address patients’ concerns. Such systems should also be designed to promote trust and deliver concerning health results in an empathetic manner to optimize the user experience.
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