Pengembangan Model Kepercayaan Dan Penerimaan Artificial Intelligence dalam Pengambilan Keputusan Klinis Menggunakan Integrasi Tam dan Explainable AI Framework - Firdaus daus (Jurnal Sains Informatika Terapan, 2026)
Penerapan Kecerdasan Buatan (AI) dalam pengambilan keputusan klinis telah meningkat secara signifikan karena kemampuannya untuk mendukung diagnosis, perencanaan pengobatan, dan manajemen perawatan kesehatan. Namun, efektivitas implementasi AI sebagian besar bergantung pada kepercayaan dan penerimaan rekomendasi yang dihasilkan AI oleh para profesional kesehatan. Studi ini bertujuan untuk mengembangkan model komprehensif tentang penerimaan dan kepercayaan AI dalam pengambilan keputusan klinis dengan mengintegrasikan Model Penerimaan Teknologi (TAM) dengan kerangka kerja Kecerdasan Buatan yang Dapat Dijelaskan (XAI). Model yang diusulkan menyelidiki pengaruh kegunaan yang dirasakan, kemudahan penggunaan yang dirasakan, kemampuan menjelaskan, kepercayaan pada AI, niat perilaku, dan kualitas keputusan klinis. Desain penelitian kuantitatif akan digunakan dengan mengumpulkan data dari dokter, perawat, dan praktisi kesehatan yang berinteraksi dengan sistem perawatan kesehatan berbasis AI. Pemodelan Persamaan Struktural (SEM) akan digunakan untuk mengevaluasi hubungan yang diusulkan dan memvalidasi kerangka kerja konseptual. Temuan yang diharapkan akan memberikan pemahaman yang lebih dalam tentang faktor-faktor yang memengaruhi kesediaan para profesional kesehatan untuk mengadopsi teknologi AI dan peran kemampuan menjelaskan dalam membangun kepercayaan terhadap sistem AI. Studi ini berkontribusi pada kemajuan teori adopsi AI di bidang perawatan kesehatan dan memberikan implikasi praktis untuk mengembangkan solusi AI yang transparan, andal, dan berpusat pada pengguna di lingkungan klinis.