Generative artificial intelligence as a medical device advisor: an analysis of consumer perspectives on ChatGPT
Year: 2025
Type: dissertation
Study design: Observational Study
Abstract: Este estudio investiga los principales factores determinantes de la intención de uso de chatbots de inteligencia artificial generativa (GenAI) como asesores médicos por los consumidores, empleando ChatGPT como herramienta de referencia. Para ello, integra la Teoría Unificada de Aceptación y Uso de la Tecnología (UTAUT) y la Teoría del Cálculo de la Privacidad (PCT). La investigación examina cómo la expectativa de rendimiento, la expectativa de esfuerzo, la influencia social, las condiciones facilitadoras, la confianza, las preocupaciones por la privacidad y los riesgos percibidos configuran la intención de los consumidores de utilizar la IA para obtener orientación relacionada con la salud. Se realizó un estudio de investigación cuantitativa en Navarra a través de un muestreo no probabilístico, utilizando modelos de regresión que incluían efectos de interacción demográfica por edad, género y nivel educativo. El modelo de interacción del nivel educativo demostró tener el mayor poder explicativo, revelando que la expectativa de rendimiento, la confianza y las condiciones facilitadoras emergen como predictores significativos de la intención de uso, mientras que las preocupaciones por la privacidad y la percepción del riesgo mostrando efectos no significativos. La expectativa de rendimiento demostró ser más influyente entre los encuestados de nivel universitario, mientras que la influencia social pareció ser un factor de adopción más fuerte para los usuarios no universitarios. El estudio muestra un gran valor analítico y originalidad, mediante la integración de los efectos de interacción demográfica, ofreciendo un marco riguroso y cuantitativo para comprender la adopción de chatbots de inteligencia artificial generativa como asesores médicos en contextos del mundo real.
Author: Lacunza Sanado, Beatriz
Language: English
Subfield: Health Informatics
Field: Medicine
Domain: Health Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7160569447