Artificial intelligence in primary care practice: Qualitative study to understand perspectives on using AI to derive patient social data

Can Fam Physician. 2024 Jul-Aug;70(7-8):e102-e109. doi: 10.46747/cfp.700708e102.

Abstract

Objective: To understand the perspectives of primary care clinicians and health system leaders on the use of artificial intelligence (AI) to derive information about patients' social determinants of health.

Design: Qualitative study.

Setting: Ontario, Canada.

Methods: Semistructured, 30-minute virtual interviews were conducted with eligible participants across Ontario wherein they were asked about their perceptions of using AI to derive social data for patients. A descriptive content analysis was used to elicit themes from the data.

Main findings: A total of 12 interviews were conducted with 7 family physicians, 3 clinical team members of various health professions, and 2 health system leaders. Five main themes described the current state of social determinants of health information, perceived benefits of and concerns with using AI to derive social data, how participants would want to see and use AI-derived social data, and suggestions for ethical principles that should underpin the development of this AI tool.

Conclusion: Most participants were enthusiastic about the possibility of using AI to derive social data for patients in primary care but noted concerns that should be addressed first. These findings can guide the development of AI-based tools for use in primary care settings.

Objectif: Comprendre les points de vue des cliniciens de soins primaires et des dirigeants du système de santé sur le recours à l’intelligence artificielle (IA) pour recueillir de l’information sur les déterminants sociaux de la santé des patients.

Type d’étude: Étude qualitative.

Contexte: L’Ontario, au Canada.

Méthodes: Des entrevues semi-structurées virtuelles de 30 minutes ont été réalisées auprès des participants admissibles des quatre coins de l’Ontario. On leur a demandé leur opinion sur l’utilisation de l’IA pour recueillir les données sociales des patients. Une analyse descriptive du contenu a servi à dégager des thèmes des données.

Principales constatations: En tout, 12 entrevues ont été menées, soit 7 avec des médecins de familles, 3 avec des membres d’équipes cliniques issus de diverses professions de la santé et 2 avec des dirigeants du système de santé. Cinq thèmes principaux sont ressortis : la situation actuelle entourant l’information sur les déterminants sociaux de la santé; les bienfaits perçus du recours à l’IA pour recueillir des données sociales; les préoccupations relatives à cette utilisation; les modalités de présentation et d’emploi des données sociales recueillies par l’IA; et des suggestions de principes éthiques qui devraient sous-tendre la mise au point de l’outil intelligent.

Conclusion: La plupart des participants étaient enthousiastes quant à la possibilité d’utiliser l’IA pour recueillir les données sociales des patients en soins primaires, mais ont indiqué qu’il fallait d’abord répondre aux préoccupations. Ces constatations sont susceptibles d’orienter la mise au point d’outils intelligents destinés aux services de soins primaires.

MeSH terms

  • Adult
  • Artificial Intelligence*
  • Attitude of Health Personnel
  • Female
  • Humans
  • Interviews as Topic
  • Male
  • Middle Aged
  • Ontario
  • Primary Health Care*
  • Qualitative Research*
  • Social Determinants of Health*