理解人们对人工智能驱动的医疗服务的持续使用意愿：电子健康素养的调节作用

摘要

人工智能驱动的医疗服务越来越多地被用于支持健康咨询、症状分类、预约导航和常规健康管理。然而，保持用户在使用后的持续参与度仍然具有挑战性，特别是因为用户在获取、评估和应用在线健康信息方面的能力存在差异。本研究探讨了用户继续使用人工智能驱动医疗服务的意愿决定因素，并调查了电子健康素养（e-Health Literacy）是否在用户使用后的过程中调节了某些关系。基于技术接受与使用统一理论（Unified Theory of Acceptance and Use of Technology）、信息采纳模型（Information Adoption Model）和隐私计算理论（Privacy Calculus Theory），本研究构建了一个综合的持续使用意愿模型。研究在中国上海对580名使用人工智能驱动医疗服务的用户进行了横断面调查。数据通过偏最小二乘结构方程模型（Partial Least Squares Structural Equation Modeling）进行分析。来源可信度、信息质量和努力预期与性能预期呈正相关；性能预期、努力预期和感知互动性都与持续使用意愿呈正相关，而感知隐私风险则与持续使用意愿呈负相关。电子健康素养在信息质量与性能预期之间的关系中起正向调节作用，在努力预期与持续使用意愿之间的关系中起负向调节作用。然而，这些调节效应的幅度较小，应谨慎解读。本研究通过展示用户的电子健康素养如何影响信息质量和易用性的相对重要性，扩展了关于人工智能驱动医疗服务使用后行为的研究。研究结果表明，包容性的人工智能医疗设计应结合可信度高、质量好的信息，以及能够降低低电子健康素养用户使用障碍的界面。