Slaugytojų žinios ir požiūris į dirbtinį intelektą ir jo pritaikymą klinikinėje slaugos praktikoje
Buinickas, Gustas |
Recenzentas / Reviewer |
Gustas Buinickas. Slaugytojų žinios ir požiūris į dirbtinį intelektą ir jo pritaikymą klinikinėje slaugos praktikoje. Bakalauro baigiamasis darbas. Darbo vadovė – prof. dr. Olga Riklikienė. Lietuvos sveikatos mokslų universitetas, Medicinos akademija, Slaugos fakultetas, Slaugos klinika. Kaunas, 2025, 57 p. (be priedų).
Tyrimo tikslas. Ištirti slaugytojų žinias ir požiūrį į dirbtinį intelektą ir jo pritaikymą klinikinėje slaugos praktikoje.
Tyrimo metodika. Vykdyta anoniminė anketinė apklausa 2025 m. sausio mėn. – 2025 m. balandžio mėn. Facebook grupėje „Lietuvos Slaugytojai“. Apklausti 144 slaugytojai. Tyrimo instrumentas – klausimynas. Tyrimui atlikti buvo gautas Lietuvos sveikatos mokslų universiteto Bioetikos centro leidimas (Nr. 2024-BEC2-1130). Duomenys apdoroti IBM SPSS 30.0 ir Microsoft Excel 16.7 programine įranga.
Tyrimo rezultatai. Nustatyta, kad slaugytojai pasižymi žemu žinių lygiu apie dirbtinį intelektą. Mažiausiai žinių slaugytojai turėjo apie neuroninius tinklus ir prižiūrimojo mokymosi principus. Nustatytas statistiškai reikšmingas ryšys tarp žinių lygio ir respondentų amžiaus (p < 0,001), lyties (p = 0,039), išsilavinimo (p < 0,001) bei dalyvavimo mokymuose (p < 0,001). Jaunesni, aukštesnį išsilavinimą turintys, mokymuose dalyvavę bei vyriškos lyties slaugytojai turėjo aukštesnį žinių balą. Slaugytojų požiūris į dirbtinio intelekto taikymą sveikatos priežiūros srityje buvo įvertintas kaip santykinai palankus. Didžioji dalis respondentų sutiko, kad iškilus nuomonių skirtumui tarp gydytojo ir dirbtinio intelekto, priimtinesnis turėtų būti gydytojo sprendimas. Daugiausia naudos slaugytojai įžvelgė padidėjusio paslaugų teikimo greičio ir medicininių klaidų sumažinimo aspektuose. Didžioji dalis respondentų sutinka, kad prieš diegiant dirbtinį intelektą į sveikatos priežiūrą, turi būti parengti politiniai ir etiniai pagrindai. Slaugytojai mano, kad sveikatos priežiūros specialistai prieš taikydami dirbtinį intelektą turėtų išklausyti kursus. Didžiausią nerimą slaugytojams kelia galimas pacientų konfidencialios informacijos nutekėjimas naudojant dirbtinio intelekto sprendimus. Požiūrio balai reikšmingai skyrėsi pagal respondentų amžių (p < 0,001), lytį (p < 0,001), išsilavinimą (p = 0,002) ir dalyvavimą mokymuose (p < 0,001). Palankesnis požiūris nustatytas tarp jaunesnių, vyrų, aukštesnį išsilavinimą turinčių ir mokymuose dalyvavusių respondentų. Nustatytas reikšmingas teigiamas ryšys tarp žinių ir požiūrio balų (ρ = 0,652; p < 0,001), kylant žinių balams, požiūrio vertinimas taip pat didėja.
Išvados. 1. Slaugytojų žinių apie dirbtinį intelektą lygis yra žemas – vidutiniškai 4,49 balai iš galimų 16. Slaugytojai dažniausiai geba atpažinti dirbtinio intelekto apibrėžimą, tačiau jiems trūksta žinių apie dirbtinio intelekto technines sąvokas, veikimo principus ir struktūrinius elementus. 2. Slaugytojų požiūris į dirbtinį intelektą yra santykinai palankus – vidutiniškai 37,32 balai iš galimų 55. Slaugytojai pritarė, kad prieš diegiant dirbtinį intelektą sveikatos priežiūros srityje būtina užtikrinti etinį ir profesinį pasirengimą. Slaugytojai įžvelgia dirbtinio intelekto teikiamą naudą, tačiau taip pat atkreipia dėmesį į rizikas, susijusias su pacientų duomenų saugumu, dirbtinio intelekto emocinio jautrumo stoka. 3. Slaugytojai, turintys aukštesnį žinių apie dirbtinį intelektą lygį, palankiau vertina dirbtinio intelekto diegimą klinikinėje slaugos praktikoje. Jaunesnio amžiaus, aukštesnį išsilavinimą turintys, mokymuose apie dirbtinį intelektą dalyvavę bei vyriškos lyties slaugytojai pasižymėjo aukštesniu žinių lygiu ir palankesniu požiūriu į dirbtinio intelekto diegimą klinikinėje slaugos praktikoje.
Gustas Buinickas. Nurses' Knowledge and Attitudes Towards Artificial Intelligence and its Application in Clinical Nursing Practice. Bachelor’s thesis. Supervisor: Prof. Dr. Olga Riklikienė. Lithuanian University of Health Sciences, Academy of Medicine, Faculty of Nursing, Department of Nursing. Kaunas, 2025, 57 pages (excluding appendices).
Aim of the study. To explore nurses' knowledge and attitudes towards artificial intelligence and its application in clinical nursing practice.
Research methodology. An anonymous questionnaire survey was carried out in the Facebook group "Lietuvos Slaugytojai" between January 2025 and April 2025. 144 nurses participated. The survey instrument was a questionnaire. Permission from the Bioethics Centre of the Lithuanian University of Health Sciences (No 2024-BEC2-1130) was obtained to conduct the survey. The data were processed using IBM SPSS 30.0 and Microsoft Excel 16.7 software.
Research results. Nurses demonstrated a low level of knowledge about artificial intelligence. The least knowledge was observed in topics related to neural networks and the principles of supervised learning. Statistically significant associations were identified between knowledge levels and age (p < 0.001), gender (p = 0.039), education (p < 0.001), and participation in training (p < 0.001). Higher knowledge scores were observed among younger nurses, those with higher education, those who had received training, and male nurses. Nurses’ attitudes towards the use of artificial intelligence in healthcare were rated as relatively favourable. The majority of respondents agreed that, in cases of disagreement between a physician and artificial intelligence, the physician’s decision should take precedence. Nurses identified the greatest benefits of artificial intelligence as increased speed of service delivery and a reduction in medical errors. Most respondents also agreed that a political and ethical framework should be established before artificial intelligence is introduced into the healthcare system. Additionally, nurses believed that healthcare professionals should receive appropriate training prior to its implementation. The primary concern expressed by nurses was the potential leakage of confidential patient information when using artificial intelligence solutions. Attitude scores differed significantly based on age (p < 0.001), gender (p < 0.001), education (p = 0.002), and participation in training (p < 0.001). More favourable attitudes were observed among younger respondents, males, those with higher education, and those who had completed relevant training. A significant positive correlation was found between knowledge and attitude scores (ρ = 0.652; p < 0.001), indicating that more favourable attitudes were associated with higher levels of knowledge.
Conclusions. 1. Nurses demonstrate a low level of knowledge about artificial intelligence, with an average score of 4.49 out of a possible 16. While most nurses are able to recognise the definition of artificial intelligence, they lack understanding of its technical concepts, operational principles, and structural components. 2. Nurses' attitudes towards artificial intelligence are relatively favourable, with an average score of 37.32 out of 55. They agreed that ethical and professional preparation is essential before artificial intelligence can be implemented in healthcare. Although nurses recognise the benefits of artificial intelligence, they also highlight risks related to patient data security and the lack of emotional sensitivity in such systems. 3. Nurses with a higher level of knowledge about artificial intelligence tend to view its introduction into clinical nursing practice more positively. Those who were younger, more highly educated, had received training related to artificial intelligence, and were male demonstrated both higher knowledge levels and a more favourable attitude towards its implementation in clinical settings.