Tesi etd-05012025-202618 |
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Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale LM6
Autore
D'ATRI, ANTONELLA LUCIA
URN
etd-05012025-202618
Titolo
Validazione del Chatbot Usability Questionnaire con un assistente virtuale di Vaccinologia basato su Intelligenza Artificiale in un campione di operatori sanitari
Dipartimento
RICERCA TRASLAZIONALE E DELLE NUOVE TECNOLOGIE IN MEDICINA E CHIRURGIA
Corso di studi
MEDICINA E CHIRURGIA
Relatori
relatore Prof.ssa Rizzo, Caterina
Parole chiave
- Artificial Intelligence (AI)
- chatbot
- Chatbot Usability Questionnaire
- CUQ
- customGPT
- Intelligenza Artificiale (IA)
Data inizio appello
21/05/2025
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
21/05/2095
Riassunto
L’intelligenza artificiale (AI) sta rivoluzionando numerosi ambiti, incluso quello della Sanità Pubblica, e grazie all’uso dei chatbot conversazionali si sta raggiungendo un accesso sempre più facilitato alle informazioni sanitarie. Tuttavia, per garantirne un utilizzo efficace e sicuro, è necessario validare gli strumenti che valutano la qualità dell’interazione utente-chatbot.
L’obiettivo di questo studio è la validazione in lingua italiana del Chatbot Usability Questionnaire (CUQ), uno strumento progettato dall’Università dell’Ulster per misurare l’usabilità dei chatbot.
A tale scopo, il CUQ è stato tradotto in italiano seguendo le procedure metodologiche standard per l’adattamento linguistico e culturale degli strumenti di misurazione psicometrici.
Per testare l’efficacia del CUQ tradotto, è stato sviluppato VaxSense, un CustomGPT di prova costruito appositamente per fornire informazioni in vaccinologia.
Durante il 57° Congresso Nazionale della Società Italiana di Igiene, Medicina Preventiva e Sanità Pubblica (SItI) svoltosi a Palermo nell’ottobre 2024, è stato condotto un workshop sull’uso dell’AI in ambito sanitario.
Ai partecipanti, tutti operatori sanitari, è stato chiesto di interagire con VaxSense e successivamente di compilare il CUQ in versione italiana, insieme a un questionario KAP (Knowledge, Attitudes, Practices) per valutare la loro familiarità con l’AI.
I risultati hanno mostrato un’ottima coerenza interna del CUQ italiano, con valori di affidabilità che ne confermano la validazione per il suo utilizzo nella lingua italiana.
L’analisi statistica ha evidenziato che la conoscenza e la pratica dell’AI tra i partecipanti sono risultate modeste, e che l’unica differenza significativa in relazione alle variabili demografiche ha riguardato il genere, con i maschi che hanno riferito livelli più alti di conoscenza e utilizzo dell’AI rispetto alle femmine.
In conclusione, lo studio ha permesso di validare con successo la versione italiana del CUQ e ha offerto uno sguardo sulla percezione e l’esperienza dell’AI in ambito sanitario tra gli operatori del settore.
L’obiettivo di questo studio è la validazione in lingua italiana del Chatbot Usability Questionnaire (CUQ), uno strumento progettato dall’Università dell’Ulster per misurare l’usabilità dei chatbot.
A tale scopo, il CUQ è stato tradotto in italiano seguendo le procedure metodologiche standard per l’adattamento linguistico e culturale degli strumenti di misurazione psicometrici.
Per testare l’efficacia del CUQ tradotto, è stato sviluppato VaxSense, un CustomGPT di prova costruito appositamente per fornire informazioni in vaccinologia.
Durante il 57° Congresso Nazionale della Società Italiana di Igiene, Medicina Preventiva e Sanità Pubblica (SItI) svoltosi a Palermo nell’ottobre 2024, è stato condotto un workshop sull’uso dell’AI in ambito sanitario.
Ai partecipanti, tutti operatori sanitari, è stato chiesto di interagire con VaxSense e successivamente di compilare il CUQ in versione italiana, insieme a un questionario KAP (Knowledge, Attitudes, Practices) per valutare la loro familiarità con l’AI.
I risultati hanno mostrato un’ottima coerenza interna del CUQ italiano, con valori di affidabilità che ne confermano la validazione per il suo utilizzo nella lingua italiana.
L’analisi statistica ha evidenziato che la conoscenza e la pratica dell’AI tra i partecipanti sono risultate modeste, e che l’unica differenza significativa in relazione alle variabili demografiche ha riguardato il genere, con i maschi che hanno riferito livelli più alti di conoscenza e utilizzo dell’AI rispetto alle femmine.
In conclusione, lo studio ha permesso di validare con successo la versione italiana del CUQ e ha offerto uno sguardo sulla percezione e l’esperienza dell’AI in ambito sanitario tra gli operatori del settore.
File
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La tesi non è consultabile. |
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