Aceitação de inteligência artificial na prática médica: um estudo em uma rede privada de hospitais no Brasil
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Data
2025
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Centro Universitário Alves Faria
Resumo
A inteligência artificial (IA) tem se destacado como uma tecnologia disruptiva na área da saúde, com potencial para aprimorar a eficiência, a precisão diagnóstica e a qualidade dos serviços médicos. Contudo, a adoção de ferramentas baseadas em IA na prática clínica enfrenta desafios significativos, como barreiras tecnológicas, resistência por uma parte dos profissionais de saúde e insuficiência de treinamento especializado. Nesse contexto, compreender os fatores que influenciam a aceitação da IA pelos médicos torna-se essencial, especialmente em redes privadas de hospitais, onde a infraestrutura tecnológica e a dinâmica profissional apresentam características distintas. Este estudo teve como objetivo geral analisar a aceitação da IA na prática médica em uma rede privada de hospitais no Brasil, com base no Modelo de Aceitação de Tecnologia (TAM). Os objetivos específicos deste estudo foram: (1) caracterizar o perfil demográfico e profissional dos médicos participantes, (2) analisar a influência de variáveis demográficas sobre a Facilidade de Uso Percebida (PEOU) e Utilidade Percebida (PU) no Modelo de Aceitação de Tecnologia (TAM) e (3) investigar as relações entre PU, PEOU e os demais fatores do modelo TAM (atitude, intenção comportamental e uso efetivo), considerando o comportamento de aceitação da IA na prática médica. A pesquisa adotou uma abordagem quantitativa e utilizou como instrumento de coleta de dados um questionário estruturado aplicado a 256 médicos, baseado em escala Likert de cinco pontos, para mensurar as dimensões teóricas do TAM. A análise dos dados foi conduzida por meio de estatística descritiva e da Modelagem de Equações Estruturais de Mínimos Quadrados Parciais (PLS-SEM), permitindo avaliar as relações entre os construtos do modelo. Os resultados indicaram que a PU teve forte influência sobre a BI, sendo esta um preditora significativa do AU. A PEOU impactou PU e ATU, confirmando que a facilidade de uso contribui para a PU e para a formação de atitudes favoráveis à IA. As variáveis idade, formação acadêmica, tempo de atuação e especialidade médica não apresentaram efeito significativo sobre PU e PEOU, sugerindo que a aceitação da IA é mais influenciada por percepções subjetivas da tecnologia do que por características individuais. O gênero teve um efeito estatisticamente significativo sobre PU e PEOU, mas com relevância prática limitada. Com base nos achados deste estudo, observa-se que PU, PEOU e BI se destacaram como os principais fatores associados à aceitação da IA na prática médica, indicando evidências favoráveis à aplicabilidade do modelo TAM no contexto investigado da saúde. Os resultados indicam que a adoção da IA na prática médica pode ser ampliada por meio de capacitações contínuas, suporte técnico adequado e uma integração eficiente da tecnologia nos fluxos de trabalho clínico. O modelo ajustado apresentado neste estudo, fundamentado na modelagem de equações estruturais, manteve a coerência teórica do TAM, ao mesmo tempo em que aprimorou sua estrutura, eliminando relações sem significância estatística e propondo um modelo mais conciso e robusto. Dessa forma, esta pesquisa contribui para o avanço das investigações sobre aceitação de tecnologia na medicina, podendo servir de base para estudos futuros voltados à compreensão e otimização da adoção da IA no contexto clínico.
Descrição
Palavras-chave
Inteligência Artificial, Modelo de Aceitação de Tecnologia (TAM), Facilidade de Uso Percebida (PEOU), Assistência a saúde
Citação
KÜMPEL, Altiery. Aceitação de inteligência artificial na prática médica: um estudo em uma rede privada de hospitais no Brasil. Goiânia (GO), 2025. 81 f Dissertação (Mestrado) - Programa de Pós-Graduação em Administração, Centro Universitário Alves Faria (UNIALFA) Goiânia, 2025