[pt] AVALIAÇÃO DE TECNOLOGIAS PARA SAÚDE MENTAL: FATORES DE ADOÇÃO DE PSICOTERAPIA CONDUZIDA POR INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

[en] MENTAL HEALTH TECHNOLOGIES ASSESSMENT: DETERMINANTS OF ADOPTION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE-GUIDED PSYCHOTHERAPY

[pt] FELIPPE RAGGHIANTI NEY FERREIRA

[pt] PSICOTERAPIA

[pt] MODELO DE ACEITACAO DE TECNOLOGIA

[pt] ADOCAO DE TECNOLOGIA

[pt] SAUDE MENTAL

[pt] INTELIGENCIA ARTIFICIAL

[en] PSYCHOTHERAPY

[en] TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL

[en] TECHNOLOGY ADOPTION

[en] MENTAL HEALTH

[en] ARTIFICIAL INTELLIGENCE

[pt] A prestação de serviços de saúde mental é globalmente marcada pela alocação inadequada de recursos financeiros e humanos. As Tecnologias da Informação em Saúde (HITs) podem endereçar uma parte importante desses desafios, aumentando o acesso, a qualidade e a eficiência da prestação de cuidados de saúde. Este trabalho busca, portanto, avaliar os fatores determinantes da adoção de psicoterapia guiada por Inteligência Artificial (IA) pelos pacientes, através da proposição de um modelo integrativo de aceitação de tecnologia. A modelagem buscou avaliar o impacto da confiança e da autoeficácia, construtos relevantes na adoção de tecnologias de saúde, bem como do construto esperança, bastante relacionado aos temas de saúde e saúde mental, mas pouco utilizado em estudos de adoção de tecnologias, buscando assim ampliar o debate acadêmico sobre fatores de adoção ainda pouco explorados. A técnica de modelagem de equações estruturais foi utilizada com dados dos questionários de 220 participantes. Os resultados confirmaram parcialmente o modelo. O baixo efeito da confiança, e a não-significância dos efeitos de Facilidade de Uso Percebida sobre a intenção de adoção não eram esperados. Ainda assim, o modelo foi capaz de explicar 56,1 por cento da variância da intenção comportamental de adoção da psicoterapia movida por IA. A esperança afetou a PEOU e PU de forma consistente. Tais resultados reforçam a ideia de que a esperança pode representar um preditor de grande valor em estudos de adoção de tecnologias na área da saúde e saúde mental usando modelos como o TAM.

[en] The inadequate allocation of financial and human resources globally characterizes mental health service delivery. Health Information Technologies (HITs) can address a significant portion of these challenges by increasing access, quality, and efficiency in providing healthcare services. This study, therefore, aims to assess the determinants of patient adoption of Artificial Intelligence (AI)-guided psychotherapy through the proposition of an integrative technology acceptance model. The modeling sought to evaluate the impact of trust and self-efficacy, constructs known to be relevant in health technology adoption, and the construct of hope, which is strongly associated with health and mental health yet remains underexplored in technology adoption studies. The structural equation modeling (SEM) technique was applied to data collected from questionnaires completed by 220 participants. The results partially confirmed the model. The low effect of trust and the non significance of the Perceived Ease of Use (PEOU) effect on adoption intention were unexpected. Even so, the model explained 56.1 percent of the variance in the behavioral intention to adopt AI-driven psychotherapy. Hope had a consistent effect on both PEOU and Perceived Usefulness (PU). These results reinforce the idea that hope may represent a highly valuable predictor in technology adoption studies in health and mental health, mainly when using models such as the Technology Acceptance Model (TAM).

JORGE BRANTES FERREIRA

FABIO DE OLIVEIRA PAULA

JORGE BRANTES FERREIRA

LUCAS LOPES FERREIRA DE SOUZA

2025-05-19

2025-04-14

[pt] TEXTO

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PORTUGUÊS

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https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.70478