Izvorni znanstveni članak
https://doi.org/10.31306/s.68.3.2
Izvan algoritma: Kritičko razmišljanje u području zaštite zdravlja na radu
Lovela Machala Poplašen
; University of Zagreb, School of Medicine, Andrija Štampar School of Public Health, Zagreb, Croatia
Hana Brborović
; University of Zagreb, School of Medicine, Andrija Štampar School of Public Health, Zagreb, Croatia
*
* Dopisni autor.
Sažetak
Umjetna inteligencija (UI) sve se više koristi u radu u području medicine rada.. Međutim, primjena UI donosi nove izazove, uključujući pristranost algoritama, nedostatak transparentnosti u procesima donošenja odluka i rizike od prekomjerne ovisnosti o automatiziranim rezultatima bez prosuđivanja. Budući da odluke u medicini rada izravno utječu na zaštitu zdravlja radnika i općenito zdravlja na radnom mjestu, očekuje se da će specijalisti medicine rada razviti naprednu informacijsku pismenost koja nadilazi tradicionalnu evaluaciju izvora i uključuje kritičko razumijevanje samih sustave UI, uključujući njihove osnovne izvore podataka, tehnička ograničenja i potencijalne pristranosti. Ovaj rad opisuje procjenu informacijsku pismenost u području AI-a kod 16 specijalista i specijalizanata medicine rada koji su sudjelovali na EASOM ljetnoj školi 2025. Test znanja od pet stavki prilagođen kontekstima medicine rada procijenio je kompetencije sudionika u prepoznavanju pristranih istraživačkih pitanja, odabiru strategija pronalaženja dokaza, procjeni točnosti sadržaja generiranog UI-om, primjeni etičke prakse korištenja UI-a i razumijevanju pravilnih protokola citiranja. Prosječna vrijednost testa informacijske pismenosti iznosila je 2,56/5 bodova (SD = 1,09), što ukazuje na značajne manjkavosti u informacijskoj pismenosti o AI-u. Pitanja koja su procjenjivala pristranost istraživačkog dizajna pokazala su najslabiju uspješnost (12,5 % točnih odgovora), dok su pitanja o etičkoj primjeni UI-a u akademskoj zajednici (81,2 % točnih odgovora) i praksi citiranja (68,8 % točnih odgovora) pokazala veću kompetenciju. Dob je pokazala značajnu negativnu korelaciju s rezultatima testa (ρ = −0,511, p = 0,043), što ukazuje da su mlađi profesionalci bolje pripremljeni za praksu integrirane s UI-om. Dobiveni rezultati, iako na malom uzorku, ukazuju na potrebu za ciljano usmjerenim edukativnim intervencijama koje se bavе prepoznavanjem pristranosti algoritama, kritičkom formulacijom istraživačkih pitanja i odgovornom integracijom UI-a u praksu medicine rada te zaštitu radnika.
Ključne riječi
umjetna inteligencija, informacijska pismenost, medicina rada, profesionalno obrazovanje
Hrčak ID:
351747
URI
Datum izdavanja:
4.10.2026.
Posjeta: 0 *