基于UTAUT模型的老年慢性心力衰竭患者对生成式人工智能健康管理工具接受度的质性研究

《BMC Geriatrics》：Anticipated acceptance of generative AI among older adults with chronic heart failure: a qualitative study guided by UTAUT

　　

摘要

背景

慢性心力衰竭给老年人带来了沉重的疾病负担，他们在出院后的自我管理方面面临巨大挑战。生成式人工智能工具有潜力提供个性化的实时健康信息支持。然而，慢性心力衰竭老年人如何感知和应对此类工具仍不清楚。本研究旨在在技术接受与使用统一理论（UTAUT）模型的指导下，探索慢性心力衰竭老年人对生成式人工智能健康管理工具的预期接受度及其影响因素。

方法

本研究采用质性描述性设计。采用最大差异目的抽样法，从东部某三级教学医院心内科招募 60 岁及以上的慢性心力衰竭患者。于 2025 年 11 月至 12 月期间进行面对面半结构化访谈，直至达到数据饱和。所有参与者在正式访谈问题之前均接受了相同的标准化演示，包括那些有生成式人工智能先前经验的人。采用 Braun 和 Clarke 的主题分析法，结合演绎与归纳方法对数据进行分析。研究遵循《质性研究报告合并标准》（COREQ）进行报告。

结果

纳入 20 名参与者，年龄 60 至 89 岁。识别出六个主题，分为两个维度：理论一致维度，说明了绩效期望、努力期望、社会影响和促进条件的相关性；以及情境扩展维度，包括从数据中归纳得出的信任和风险感知，以及在概念上对应于 UTAUT2 中描述的价格价值构念的价值权衡。预期接受度分布在从主动采用到故意抵抗的连续谱上，而不是形成二元结果。

结论

慢性心力衰竭老年人对生成式人工智能工具的预期接受度表现出明显的异质性。信任和风险感知成为四个核心构念之外的重要因素，而价值权衡对应于 UTAUT2 的价格价值构念。这些发现表明，医疗保健专业人员可能在老年护理中发挥潜在的引导作用，通过分级培训、适老化交互和家庭照护者教育，尽管这需要在更大和更多样的样本中进行评估。