Personas expertas en tecnología ¿tienen más probabilidades de confiar en los médicos digitales?

De acuerdo a los investigadores de la Pennsylvania State University,  Penn State (Universidad del Estado de Pensilvania), las personas con alta confianza en el rendimiento de la máquina y también en sus propias capacidades tecnológicas tienen más probabilidades de aceptar y utilizar los servicios y proveedores de atención médica digital.

Según Sundar, la industria de la salud puede beneficiarse de una mayor dependencia de los sistemas automatizados.

“Los médicos están limitados por su ancho de banda humano, por su experiencia, conocimiento e incluso por el estado de ánimo de un minuto a otro“, dijo. “En contraste, las máquinas pueden programarse para ‘pensar’ en todas las condiciones posibles que los síntomas de un paciente podrían señalar, y nunca se cansan. Es evidente que se necesita cierto nivel de automatización“.

Los investigadores reclutaron participantes de la fuerza laboral en línea, Amazon Mechanical Turk, para obtener una mejor comprensión de la psicología del usuario detrás de la aceptación de la automatización en las clínicas. Los resultados se presentarón el pasado 8 de mayo de 2019 en la ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (Conferencia ACM sobre factores humanos en sistemas de computación) en Glasgow, Escocia.

Primero, el equipo evaluó las creencias preconcebidas y las actitudes hacia las máquinas de los participantes, lo que se denomina “heurística de la máquina“.

“Una heurística de máquinas involucra estereotipos que las personas tienen sobre las máquinas, incluidas sus creencias sobre la infalibilidad, objetividad y eficiencia de las máquinas“, dijo Sundar.

El equipo midió la adherencia de los participantes a la heurística de la máquina al pedirles que indiquen su nivel de acuerdo con afirmaciones como “Cuando las máquinas, en lugar de los humanos, completan una tarea, los resultados son más precisos“. Los investigadores también les hicieron una variedad de preguntas a los participantes para calificar su “uso de energía” o nivel de experiencia y comodidad al usar máquinas.

Luego, expusieron a los participantes a varias combinaciones de proveedores de atención médica, como recepcionista, enfermera y médico; y tipo de agente, como humano, avatar y máquina. Iniciaron interacciones de chat -conversación en línea- con los diversos tipos de avatares para probar la aceptación de los participantes de los proveedores de atención médica y sus intenciones de usarlos en el futuro.

“Encontramos que las creencias de las personas de mayor jerarquía estaban en la máquina heurística, cuanto más positiva era su actitud hacia el agente y mayor era su intención de usar el servicio en el futuro“, dijo Sundar. “También descubrimos que el uso de energía predijo la aceptación de los proveedores de servicios de salud digitales. Un usuario avanzado (una persona con habilidades informáticas avanzadas) es más probable que acepte un médico robot, por ejemplo, que un usuario no avanzado“.

El equipo también notó un efecto de dosis doble de heurística de la máquina y uso de energía.

“Descubrimos que si tiene un alto nivel de heurística de máquinas y un alto consumo de energía, tiene la actitud más positiva hacia los proveedores de atención médica automatizados“, dijo Sundar. “Esta combinación parece hacer que la gente acepte más estas tecnologías“.

Este efecto fue similar en todas las condiciones experimentales. En otras palabras, las personas que tenían una gran adherencia a la heurística de la máquina y también eran usuarios avanzados tenían actitudes casi igualmente positivas hacia todas las formas de proveedor de atención médica digital, independientemente de si eran similares a los humanos, un avatar o un robot.

“Nuestros resultados sugieren que la clave para implementar la automatización en las instalaciones de atención médica puede ser diseñar una interfaz de modo que resulte atractiva para los usuarios expertos que creen en las habilidades de las máquinas“, dijo Sundar. “Los diseñadores pueden dirigir los recursos hacia mejoras en funciones como la funcionalidad de chat en lugar de antropomorfizar robots de atención médica. Además, aumentar la cantidad de usuarios avanzados y la creencia general de que las máquinas son confiables puede aumentar la adopción de servicios automatizados“.

La National Science Foundation (Fundación Nacional de Ciencia) apoyó esta investigación.