Você confiaria em um robô para diagnosticar seu câncer? De acordo com uma nova pesquisa, as pessoas com alta confiança no desempenho da máquina e também em suas próprias capacidades tecnológicas são mais propensas a aceitar e usar serviços e provedores de serviços de saúde digitais.

“Há um uso crescente de sistemas automatizados no campo da medicina, onde a ingestão é agora realizada através de um quiosque, em vez de por uma recepcionista”, disse S. Shyam Sundar, Professor de Efeitos de Mídia de James P. Jimirro. “Investigamos a aceitação do usuário dessas ‘recepcionistas de robô’, juntamente com enfermeiras e médicos automatizados. Além disso, testamos se a forma que essas funções assumiram – humana, avatar ou robô – fez a diferença na aceitação do usuário.”

De acordo com Sundar, o setor de saúde pode se beneficiar do aumento da dependência de sistemas automatizados.

“Os médicos são limitados por sua largura de banda humana, por sua experiência, conhecimento e até mesmo estado de espírito de minuto a minuto”, disse ele. “Em contraste, as máquinas podem ser programadas para ‘pensar’ em todas as condições possíveis que os sintomas de um paciente podem apontar, e nunca se cansam. Algum nível de automação é claramente necessário”.

Os pesquisadores recrutaram participantes da força de trabalho on-line, Amazon Mechanical Turk, para obter uma melhor compreensão da psicologia do usuário por trás da aceitação da automação nas clínicas. Os resultados serão apresentados hoje (8 de maio) na Conferência da ACM sobre Fatores Humanos em Sistemas Computacionais em Glasgow, Escócia.

Primeiro, a equipe mediu as crenças e atitudes preconcebidas dos participantes em relação às máquinas – o que é chamado de “heurística de máquina”.

“Uma heurística de máquina envolve estereótipos que as pessoas têm sobre máquinas, incluindo suas crenças na infalibilidade, objetividade e eficiência das máquinas”, disse Sundar.

A equipe mediu a adesão dos participantes à heurística da máquina, pedindo-lhes para indicar seu nível de concordância com declarações como: “Quando as máquinas, ao invés de seres humanos, completam uma tarefa, os resultados são mais precisos”. Os pesquisadores também pediram aos participantes uma variedade de perguntas para avaliar seu “uso de energia”, ou nível de especialização e conforto no uso de máquinas.

Em seguida, expuseram os participantes a várias combinações de profissionais de saúde, como recepcionista, enfermeira e médico; e tipo de agente, como humano, avatar e máquina. Eles iniciaram interações de bate-papo on-line com os vários tipos de avatares para testar a aceitação dos participantes dos profissionais de saúde e suas intenções de usar esses provedores no futuro.

“Descobrimos que as crenças das pessoas mais altas estavam na máquina heurística, quanto mais positiva a atitude deles em relação ao agente, maior sua intenção era usar o serviço no futuro”, disse Sundar. “Também descobrimos que o uso de energia previa a aceitação de provedores de assistência médica digital. Um usuário experiente (uma pessoa com conhecimentos avançados de informática) tem maior probabilidade de aceitar um robô médico, por exemplo, do que um usuário não energético”.

A equipe também notou um efeito de dose dupla de heurística de máquina e uso de energia.

“Descobrimos que, se você é rico em heurística de máquinas e tem alto consumo de energia, tem a atitude mais positiva em relação aos provedores de assistência médica automatizados”, disse Sundar. “Essa combinação parece fazer as pessoas aceitarem mais essas tecnologias”.

Este efeito foi semelhante em todas as condições experimentais. Em outras palavras, as pessoas que tinham alta aderência à heurística da máquina e também eram usuários avançados tinham atitudes quase igualmente positivas em relação a todas as formas de prestador de serviços de saúde digitais, independentemente de serem semelhantes a seres humanos, um avatar ou um robô.

“Nossos resultados sugerem que a chave para implementar a automação em instalações de saúde pode ser projetar a interface de modo que apele para usuários experientes que têm uma alta crença nas habilidades da máquina”, disse Sundar. “Os designers podem direcionar recursos para melhorar recursos como a funcionalidade de bate-papo, em vez de antropomorfizar robôs de assistência médica. Além disso, aumentar o número de usuários avançados e a crença geral de que as máquinas são confiáveis ​​podem aumentar a adoção de serviços automatizados.”

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