Kulturní adaptace škál postojů k umělé inteligenci do turečtiny

Rychlé šíření aplikací umělé inteligence (AI) ve zdravotnictví vedlo k významným transformacím, zejména v aplikacích, jako je řízení péče o pacienty, plánování léčby, systémy podpory klinického rozhodování a vzdálená rehabilitace. Zajištění, aby tato transformace byla účinná a bezpečná, vyžaduje spolehlivé měření vnímání a postojů pacientů k zdravotnickým technologiím založeným na AI. Existující literatura však neobsahuje žádné škály vyvinuté k měření postojů pacientů k AI, které by byly přizpůsobeny turecké společnosti. Tato situace komplikuje jak hodnocení přijetí AI v klinických aplikacích, tak řádné provádění vědeckého výzkumu v této oblasti.

Tento výzkum si klade za cíl kulturně přizpůsobit mezinárodně vyvinuté škály ATTARI-12 (Postoje k umělé inteligenci-12) a ATTARI-WHE (Umělá inteligence v práci, zdraví a každodenním životě) do turečtiny a vyhodnotit jejich konstruktovou validitu a spolehlivost. Studie je metodologického designu a bude provedena na Fakultě zdravotnických věd Univerzity Izmir Katip Celebi mezi lednem 2026 a lednem 2027 po schválení etickou komisí. Během procesu adaptace škály bude aplikována metoda kulturní adaptace navržená Beatonem a kolegy, která zahrnuje fáze přímého překladu, zpětného překladu, panelu expertů a validity obsahu; poté bude srozumitelnost položek otestována pilotní aplikací. Vzorek bude sestávat z alespoň 200 pacientů fyzioterapie a bude vyhodnocena konvergentní validita, konstruktová validita pomocí konfirmační faktorové analýzy a spolehlivost pomocí Cronbachova alfa a metody test-retest.

Projekt bude realizován podle strukturovaného harmonogramu sestávajícího z fází řízení projektu, překladatelského procesu, pilotní aplikace, sběru dat a analýzy. Všechna měření budou provedena po získání schválení etické komise.

Výsledky této studie přispějí k literatuře tím, že poskytnou pacientům specifické, platné a spolehlivé měřicí nástroje, které lze použít k vědeckému hodnocení postojů pacientů k AI v Turecku. Očekává se, že tyto škály budou mít široký dopad v národním výzkumu, při hodnocení systémů podpory klinického rozhodování a ve strategiích zaměřených na zvýšení přijetí zdravotnických technologií založených na AI.