Conocimiento y percepción del personal sanitario hacia la adopción de la inteligencia artificial en la prestación sanitaria en Nigeria

Autores/as

  • Michael Promise Ogolodom Department of Radiography, Faculty of Basic Medical Sciences, College of Medical Sciences, Rivers State University, Port Harcourt, Nigeria. Autor/a
  • Awajimijan Nathaniel Mbaba Department of Radiology, Rivers State University Teaching Hospital, Port Harcourt, Nigeria Autor/a
  • Joy Johnson Department of Medical Laboratory Sciences, PAMO University of Medical Sciences, Rivers State, Port Harcourt, Nigeria. Autor/a
  • Hyacienth Uche Chiegwu Department of Radiography and Radiological Sciences, Faculty of Health Sciences and Technology, Nnamdi Azikwe University, Nnewi Campus, Anambra State, Nigeria. Autor/a
  • Kenneth S. Ordu Department of Anatomy, Faculty of Basic Medical Sciences, College of Medical Sciences, Rivers State University, Port Harcourt, Nigeria. Autor/a
  • Mark C. Okeji Department of Medical Radiography, University of Nigeria, Nsukka, Nigeria. Autor/a
  • Nengi Alazigha Department of Radiology, Rivers State University Teaching Hospital, Port Harcourt, Nigeria Autor/a
  • Elizabeth O. Balogun Department of Radiography and Radiation Sciences, Faculty of Basic Medical Sciences, Ajayi Crowther University, Oyo, Oyo State, Ibadan, Nigeria Autor/a
  • Abdul Fatai K. Bakre Department of Radiography and Radiation Sciences, Faculty of Basic Medical Sciences, Osun State University, Oshogbo, Nigeria. Autor/a
  • Dlama Zira Joseph Department of Radiography and Radiation Sciences, Federal University Lafia, Nigeria. Autor/a
  • Musa Y. Dambele Department of Medical Radiography, Bayero University Kano, Kano State, Nigeria. Autor/a
  • Clement U. Nyenke Department of Medical Laboratory Sciences, PAMO University of Medical Sciences, Rivers State, Port Harcourt, Nigeria. Autor/a
  • Anelechi Kenneth Madume Department of Physiotherapy, , Faculty of Basic Medical Sciences, College of Medical Sciences, Rivers State University, Port Harcourt, Nigeria. Autor/a
  • Catherine Ugwem Jeremiah Department of Nurse Sciences, Rivers State School of Nursing Sciences, Port Harcourt, Nigeria Autor/a
  • Egop Brownson Egop Department of Radiology, Rivers State Government House Clinic, Port Harcourt, Nigeria. Autor/a
  • Anna Daniel Ochong Department of Radiology, Asi Ukpo Hospital, Calabar, Cross River State, Nigeria. Autor/a
  • Victor Kelechi Nwodo Department of Radiography and Radiological Sciences, Faculty of Health Sciences and Technology, Nnamdi Azikwe University, Nnewi Campus, Anambra State, Nigeria. Autor/a

DOI:

https://doi.org/10.62486/agsalud202316

Palabras clave:

Inteligencia Artificial, Personal sanitario, Profesiones

Resumen

Antecedentes: la Inteligencia Artificial (IA) se considera la máquina que sustituye a la mano de obra humana para trabajar por el hombre con un resultado más eficaz y rápido. Hay escasez de datos sobre los conocimientos y la percepción del personal sanitario en relación con la tecnología de IA. El objetivo de este estudio es evaluar los conocimientos y la percepción del personal sanitario sobre la aplicación de la IA en los servicios sanitarios de Nigeria.
Materiales y métodos: para lograr el objetivo de este estudio se utilizó un diseño de encuesta transversal basada en un cuestionario. El cuestionario se distribuyó en formato electrónico (formulario de Google) e impreso a los profesionales sanitarios de Nigeria, cuyas respuestas se recuperaron y analizaron estadísticamente.
Resultados: de los 263 encuestados, la mayoría, el 51,3 % (n=135), eran mujeres. El mayor porcentaje, 25,5 % (n=67), eran radiógrafos, seguidos de consultores médicos, 14,8 % (n=39), y el menor, 1,5 % (n=4), farmacéuticos. El 61 % (n=160) de los encuestados opina que la IA puede incorporarse a todas las especialidades médicas. De los 263 encuestados, el 51,7 % (n=136) tenía un buen conocimiento de la IA y el menor 6,4 % (n=16) tenía un conocimiento muy pobre de la IA. El 78,7 % (n=207) de los encuestados estaba de acuerdo en que la IA puede ayudar a reducir el número de errores médicos. El 29,3 % (n=77) de los encuestados está de acuerdo en que los especialistas humanos serán sustituidos por la IA en un futuro próximo. Un gran porciento 40,3 % (n=106) de los encuestados está de acuerdo en que algunos empresarios pueden preferir la IA a los especialistas humanos porque la IA no tiene agotamiento emocional ni limitaciones físicas.
Conclusión: los encuestados en este estudio mostraron un buen conocimiento tanto de las áreas médicas de aplicación de la IA como de los beneficios de la aplicación de la IA en los servicios sanitarios. Sin embargo, la mayoría de los encuestados temían que sus puestos de trabajo fueran ocupados por la IA en un futuro próximo

Referencias

hanem N, Khater B (2022) Knowledge and attitudes of medical students in Lebanon toward artificial intelligence: A national survey study. Front. Artif. Intell. 5:1015418.

Fritsch S. J, Blankenheim A, Wahl A, Hetfeld P, Maassen O, Deffge S, Kunse J et al, Attitudes and perception of artificial intelligence in healthcare: A cross-sectional survey among patients. 2022: Digital Health Volume 8: 1–16

Tai MC. The impact of artificial intelligence on human society and bioethics. Tzu Chi Med 2020; 32(4): 339-43.

Amisha, Malik P, Pathania M, Rathaur VK. Overview of artificial intelligence in medicine. J Family Med Prim Care 2019;8:2328-31.

Shinners L, Grace S, Smith S, Stephens A, Aggar C; Exploring healthcare professionals’ perceptions of artificial intelligence: Piloting the Shinners Artificial Intelligence Perception tool; 2022: Digital Health Volume 8: 1–8

Laï MC, Brian M and Mamzer MF. Perceptions of artificial intelligence in healthcare: findings from a qualitative survey study among actors in France. J Transl Med 2020; 18: 14

Collado-Mesa F, Alvarez E and Arheart K. The role of artificial intelligence in diagnostic radiology: a survey at a single radiology residency training program. J Am Coll Radiol 2018; 15: 1753–1757

Richardson JP, Smith C, Curtis S, et al. Patient apprehensions about the use of artificial intelligence in healthcare. NPJ Digital Medicine 2021; 4: 40.

Abdullah R, Fakieh B. Health Care Employees’ Perceptions of the Use of Artificial Intelligence Applications: Survey Study. J Med Internet Res 2020;22(5):e17620)

Scheetz J, Rotthschild P, McGuinnesss M, Hadoux X, Soye HP, Janda M, Condon JJJ, Oakden-Rayner L, Palmer LJ, Keel S, van Wijngaarden P. A survey of clinicians on the use of artificial intelligence in Opthalmology, Dermatology, radiology and radiation oncology. Scientific Reports.2021, 11:5193.

Turner R C, Carlson L. Indexes of item-objective congruence for multidimensional items. International Journal of Test 2003;3:163-171. https://doi.org/10.1207/S15327574IJT0302_5.

Mbaba, A.N., Ogolodom, M.P., Abam, R., Akram, M., Alazigha, N., et al.(2021). Willingness of Health Care Workers to Respond to Covid-19 Pandemic in Port Harcourt, Nigeria. Health Sciences Journal 15 (1), 802.

Ogolodom, M.P., Mbaba, A.N., Alazigha, N., Erondu, O.F., Egbe, N.O., et al. (2020) Knowledge, Attitudes and Fears of HealthCare Workers towards the Corona Virus Disease (COVID-19) Pandemic in South-South, Nigeria. Health Sciences Journal 1:002

Ogolodom MP, Okankwu EA, Chiegwu HU, Okeke JS, Joseph DZ, Ugwuanyi DC et al. Occupational stress level and associated factors among intern radiographers in Anambra State, Nigeria. Trop JMed Res. 2022(1):219-227.

Briganti G, Le Moine O. Artificial Intelligence in Medicine: Today and Tomorrow. Front Med (Lausanne) 7 (2020): 27

Wittal CG, Hammer D, Klein F, Rittchen J. Perception and Knowledge of Artificial Intelligence in Healthcare, Therapy and Diagnostics: A PopulationRepresentative Survey. Journal of Biotechnology and Biomedicine. 6 (2023): 129-139.

Gao S, He L, Chen Y, et al. Public Perception of Artificial Intelligence in Medical Care: Content Analysis of Social Media. J Med Internet Res 22 (2020): e16649.

Miller DD, Brown EW. Artificial Intelligence in Medical Practice: The Question to the Answer? The American journal of medicine 131 (2018): 129-133.

Oh S, Kim JH, Choi S, Lee HJ, Hong J, Kwon SH. Physician Confidence in Artificial Intelligence: An Online Mobile Survey. J Med Internet Res 2019 Mar 25;21(3):e12422. [doi: 10.2196/12422]

Shameer K, Johnson KW, Glicksberg BS, Dudley JT, Sengupta PP. Machine learning in cardiovascular medicine: are we there yet? Heart 2018 Jan 19;104(14):1156-1164. [doi: 10.1136/heartjnl-2017-311198]

Descargas

Publicado

2023-10-31

Número

Vol. 1 (2023): AG Salud

Sección

Original

Licencia

Derechos de autor 2023 Michael Promise Ogolodom, Anna Daniel Ochong, Egop Brownson Egop, Catherine Ugwem Jeremiah , Anelechi Kenneth Madume, Clement U. Nyenke, Musa Y. Dambele, Dlama Zira Joseph , Abdul Fatai K. Bakre, Elizabeth O. Balogun , Nengi Alazigha, Mark .C.Okeji, Kenneth .S.Ordu, Hyacienth Uche Chiegwu, Joy Johnson, Awajimijan Nathaniel Mbaba, Victor Kelechi Nwodo (Author)

Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.

Este artículo se distribuye bajo la licencia Creative Commons Attribution 4.0 License. A menos que se indique lo contrario, el material publicado asociado se distribuye bajo la misma licencia.

Cómo citar

1.
Ogolodom MP, Mbaba AN, Johnson J, Chiegwu HU, Ordu KS, Okej MC, et al. Conocimiento y percepción del personal sanitario hacia la adopción de la inteligencia artificial en la prestación sanitaria en Nigeria. AG Salud [Internet]. 2023 Oct. 31 [cited 2024 Jun. 26];1:16. Available from: https://salud.journalageditor.org/index.php/salud/article/view/16