Balancing Care and Cost: A Qualitative Exploration of Healthcare Professionals' Perspectives on Artificial Intelligence‐Supported Efficiency and Perceived Financial Implications in Healthcare

方法

半结构访谈32名医护与管理者，主题分析归纳五主题。

发现

AI被认为可优化流程与资源，但效益依赖基础设施、培训与治理，且成本回收慢。

机会点

可延伸至资源受限地区AI采纳的成本效益实证与治理机制研究。

背景：人工智能（AI）正日益融入医疗保健系统，以支持效率提升、成本管理和决策制定。然而，医疗保健专业人员在实际日常工作中如何看待这些变化，尤其是在资源受限的环境中，仍知之甚少。由于本研究未收集客观的财务、会计、利用或机构绩效数据，财务方面的发现被解释为感知到的财务影响，而非实际测量的结果。目的：本研究旨在探讨医疗保健专业人员对医疗环境中AI支持的效率、感知到的财务影响以及以患者为中心的护理的看法。方法：在孟加拉国达卡的两家私立三级医院开展了一项具有解释性取向的定性描述性研究。通过目的抽样和滚雪球抽样招募了共32名参与者，包括医生、护士、管理人员和健康信息学专业人员。数据通过2026年1月至2月期间进行的半结构化访谈收集，并采用归纳和演绎编码的主题分析法进行分析。结果：共出现五个主要主题。参与者认为AI支持的功能，包括文档和报告自动化、排班、任务优先级排序、初步评估和数据整理以及决策支持，有助于简化工作流程。他们还认为AI具有优化资源和减少不必要支出的潜力，同时强调高初始投资、维护成本和财务回报延迟。以人为本的护理、专业判断、信任、培训、基础设施和组织政策影响了这些感知到的益处和负担的体验方式。结论：两家参与医院的医疗保健专业人员认为AI支持的系统具有改善工作流程效率和资源利用的潜力，但这些感知到的益处取决于基础设施、培训、治理、专业监督以及对以患者为中心的护理的维护。研究结果代表参与者的经验和看法，并未证明客观的成本节约、财务可持续性或因果效应。