Kulturell tilpasning av holdningsskalaer overfor kunstig intelligens til tyrkisk

Den raske spredningen av kunstig intelligens (KI)-applikasjoner i helsevesenet har ført til betydelige transformasjoner, spesielt innen områder som pasienthåndtering, behandlingsplanlegging, kliniske beslutningsstøttesystemer og fjernrehabilitering. Å sikre at denne transformasjonen er effektiv og trygg krever pålitelig måling av pasienters oppfatninger og holdninger til KI-baserte helseteknologier. Imidlertid inkluderer ikke eksisterende litteratur noen skalaer utviklet for å måle pasienters holdninger til KI som er tilpasset det tyrkiske samfunnet. Denne situasjonen kompliserer både vurderingen av aksept for KI i kliniske applikasjoner og den solide gjennomføringen av vitenskapelig forskning på dette feltet.

Denne forskningen har som mål å kulturelt tilpasse de internasjonalt utviklede ATTARI-12 (Holdninger til Kunstig Intelligens-12) og ATTARI-WHE (Kunstig Intelligens i Arbeid, Helse og Hverdagsliv) skalaene til tyrkisk og å evaluere deres konstruktvaliditet og pålitelighet. Studien er metodologisk i design og vil bli gjennomført ved Fakultet for helsevitenskaper, Izmir Katip Celebi Universitet, mellom januar 2026 og januar 2027, etter godkjenning fra etikkkomiteen. Den kulturelle tilpasningsmetoden foreslått av Beaton og kolleger, som inkluderer fremoversetting, tilbakesetting, ekspertpanel og innholdsvaliditetsstadier, vil bli anvendt under skalaens tilpasningsprosess; deretter vil forståeligheten av elementene bli testet med en pilotapplikasjon. Utvalget vil bestå av minst 200 fysioterapipasienter, og konvergent validitet, konstruktvaliditet ved bruk av konfirmatorisk faktoranalyse og pålitelighet ved bruk av Cronbachs alfa og test-retest-metoder vil bli evaluert.

Prosjektet vil bli gjennomført i henhold til en strukturert tidsplan som består av prosjektledelse, oversettelsesprosess, pilotapplikasjon, datainnsamling og analysefaser. Alle målinger vil bli utført etter å ha innhentet etisk komitegodkjenning.

Resultatene av denne studien vil bidra til litteraturen ved å tilby pasientspesifikke, gyldige og pålitelige måleverktøy som kan brukes til å vitenskapelig evaluere pasienters holdninger til KI i Tyrkia. Disse skalaene forventes å få en utbredt innvirkning i nasjonal forskning, i evalueringen av kliniske beslutningsstøttesystemer og i strategier rettet mot å øke aksepten for KI-baserte helseteknologier.