Cercetătorii au măsurat nivelul acceptării inteligenței artificiale în rândul studenților la medicină și al medicilor rezidenți japonezi

Integrarea inteligenței artificiale (IA) în sistemele de sănătate și în educația medicală avansează rapid, influențând atât practica clinică, cât și formarea profesională. În acest context, atitudinile medicilor și ale studenților la medicină față de IA pot accelera sau, dimpotrivă, pot frâna adoptarea acestor tehnologii. Studiul britanico-japonez publicat în revista JMIR Medical Education a urmărit dezvoltarea și validarea unei versiuni japoneze a scalei Attitudes Towards Artificial Intelligence (ATTARI-12), destinată evaluării acestor atitudini în rândul medicilor în formare.
Deși IA promite îmbunătățirea acurateței diagnostice, personalizarea tratamentelor și optimizarea proceselor educaționale (simulări virtuale, învățare la distanță, analiză video), utilizarea sa ridică și preocupări legate de controlul tehnologic, etică, protecția datelor și impactul asupra locurilor de muncă.

Atitudinile profesioniștilor din sănătate joacă un rol esențial în integrarea IA. Atitudinile negative pot genera reticență și neîncredere, în timp ce atitudinile pozitive favorizează acceptarea și utilizarea eficientă a sistemelor bazate pe IA. Pentru evaluarea acestor atitudini este necesar un instrument psihometric valid și fiabil.

Obiectivul studiului

Cercetătorii au urmărit:

• traducerea și adaptarea culturală în limba japoneză a scalei ATTARI-12;
• evaluarea validității structurale și convergente;
• analiza consistenței interne a versiunii japoneze (J-ATTARI-12) în rândul studenților la medicină și medicilor rezidenți.

Metodologie

Etapa 1: Traducere și adaptare culturală

Procesul a urmat un ghid internațional standardizat și a inclus:

• două traduceri independente în limba japoneză;
• sinteza versiunilor și reconcilierea diferențelor;
• retrotraducere realizată de traducători bilingvi independenți;
• revizuire de către experți în IA și educație medicală;
• verificare finală de către autorul scalei originale;
• testare pilot pe 2 medici în formare.

Etapa 2: Evaluarea proprietăților psihometrice

Între iunie și iulie 2025 au fost recrutați participanți din 5 universități și 9 spitale din Japonia. Chestionarul online anonim a fost distribuit prin intermediul directorilor de educație medicală.

Participanți:

• 326 respondenți din 3.551 eligibili (rată de răspuns: 9,2%)
• Femei: 142 (43,6%)
• Bărbați: 180 (55,2%)
• Nonbinar: 4 (1,2%)

Structura anilor de studiu:

• Studenți an I–IV: 233
• Studenți an V–VI: 33
• Rezidenți an I–II: 60

Scala conține 12 itemi evaluați pe o scală Likert în 5 puncte. Șase itemi sunt formulați negativ și sunt recodificați invers. Scorul total este media itemilor (interval 1–5), scorurile mai mari indicând atitudini mai pozitive față de IA.

Analiza statistică

Validitate structurală

Eșantionul a fost împărțit aleator în două grupuri:

• Grup A (n=154) – analiză factorială exploratorie (EFA)
• Grup B (n=172) – analiză factorială confirmatorie (CFA)

Indicatori EFA:

• Kaiser-Meyer-Olkin (KMO): 0,83
• Test Bartlett: P < 0,001

EFA a sugerat o structură bidimensională:

• Factor 1: Anxietate și aversiune față de IA (valoare proprie 3,79; 22% variație explicată)
• Factor 2: Optimism și acceptare a IA (valoare proprie 0,76; 18% variație explicată)

CFA:

• Model 2 factori: CFI=0,914; RMSEA=0,075; SRMR=0,056
• Model 1 factor: CFI=0,804; RMSEA=0,113; SRMR=0,078

Modelul cu 2 factori a demonstrat o potrivire superioară.

Validitate convergentă

Corelația dintre scorul ATTARI-12 și atitudinea față de roboți:

• Coeficient Pearson r=0,52
• P < 0,001

Această corelație pozitivă confirmă validitatea convergentă.

Consistență internă

• Cronbach α total: 0,84
• Factor 1: 0,80
• Factor 2: 0,76

Toate valorile depășesc pragul acceptat de 0,70.

Diferențe în funcție de gen și nivel de formare

Nu s-au identificat diferențe semnificative statistic:

• Gen: P=0,71
• An de formare: P=0,21

Rezultate principale

Versiunea japoneză a scalei ATTARI-12 demonstrează:

• validitate structurală adecvată, cu o organizare bidimensională;
• validitate convergentă solidă;
• fiabilitate internă bună;
• aplicabilitate în rândul studenților și rezidenților.

Structura bidimensională reflectă probabil polaritatea itemilor (pozitivi vs negativi), însă poate indica și influențe culturale specifice, precum evitarea incertitudinii.

Limitări

• rată de răspuns relativ redusă (9,2%);
• eșantion de conveniență (14 instituții);
• lipsa evaluării validității predictive și a fiabilității test-retest;
• posibil efect de plafon (41,4% au ales scorul maxim pentru itemul privind anticiparea pozitivă a dezvoltării IA).

Implicații pentru educația medicală

Integrarea J-ATTARI-12 în curricula medicală poate:

• identifica nivelul de pregătire pentru adoptarea IA;
• permite dezvoltarea unor intervenții educaționale personalizate;
• facilita studii longitudinale privind evoluția atitudinilor;
• sprijini comparațiile interculturale.

Concluzii

Versiunea japoneză a scalei ATTARI-12 reprezintă un instrument valid și fiabil pentru evaluarea atitudinilor față de inteligența artificială în rândul medicilor în formare din Japonia. Utilizarea sa poate susține dezvoltarea curriculară bazată pe date și integrarea responsabilă a IA în practica clinică și în educația medicală.