Систематический обзор модели принятия технологий в медицинской информатике

Введение: Одной из распространённых моделей, используемых для изучения принятия технологий медицинскими работниками и пациентами, является модель принятия технологий (TAM).

Цель: Обзор опубликованных исследований применения TAM при разработке и внедрении информационных систем здравоохранения с учётом областей применения и расширений модели после её первоначального представления.

Методы: В феврале 2017 года был проведён электронный поиск литературы с дополнительным поиском по цитированию в базах данных Web of Science, PubMed и Scopus; всего найдено 492 публикации. После удаления дубликатов и применения критериев включения и исключения в анализ вошли 134 статьи. Их оценили и разделили на три категории в соответствии с тематикой исследования: исследования с использованием исходной TAM, исследования с использованием расширенной TAM и сравнительные исследования моделей принятия, включавшие TAM.

Результаты: Обзор выявил три основные области применения информационно-коммуникационных технологий (ИКТ), в которых TAM использовалась в здравоохранении: телемедицина, электронные медицинские карты и мобильные приложения. Исходную TAM адаптировали к динамично меняющимся условиям оказания медицинской помощи, интегрируя компоненты таких теоретических подходов, как теория запланированного поведения и объединённая теория принятия и использования технологий, а также добавляя переменные, обусловленные конкретным контекстом. Эти переменные часто отражали понятия субъективной нормы и самоэффективности; также учитывались совместимость, опыт, обучение, тревожность, привычка и способствующие факторы.

Выводы: В период с 1999 по 2017 год телемедицина была наиболее часто изучаемой с помощью TAM областью применения ИКТ, что указывает на важность принятия этой технологии при использовании ИКТ для развития организаций здравоохранения. В большинстве рассмотренных статей исходная TAM расширялась, что свидетельствует об отсутствии оптимальной версии модели для применения в здравоохранении. Хотя результаты обзора указывают на постоянное развитие модели, остаются возможности для её дальнейшего расширения и совершенствования с целью повышения прогностической эффективности.