Utopia versus dystopia: Professional perspectives on the impact of healthcare artificial intelligence on clinical roles and skills

Background: Alongside the promise of improving clinical work, advances in healthcare artificial intelligence (AI) raise concerns about the risk of deskilling clinicians. This purpose of this study is to examine the issue of deskilling from the perspective of diverse group of professional stakeholders with knowledge and/or experiences in the development, deployment and regulation of healthcare AI. Methods: We conducted qualitative, semi-structured interviews with 72 professionals with AI expertise and/or professional or clinical expertise who were involved in development, deployment and/or regulation of healthcare AI. Data analysis using combined constructivist grounded theory and framework approach was performed concurrently with data collection. Findings: Our analysis showed participants had diverse views on three contentious issues regarding AI and deskilling. The first involved competing views about the proper extent of AI-enabled automation in healthcare work, and which clinical tasks should or should not be automated. We identified a cluster of characteristics of tasks that were considered more suitable for automation. The second involved expectations about the impact of AI on clinical skills, and whether AI-enabled automation would lead to worse or better quality of healthcare. The third tension implicitly contrasted two models of healthcare work: a human-centric model and a technologycentric model. These models assumed different values and priorities for healthcare work and its relationship to AI-enabled automation. Conclusion: Our study shows that a diverse group of professional stakeholders involved in healthcare AI development, acquisition, deployment and regulation are attentive to the potential impact of healthcare AI on clinical skills, but have different views about the nature and valence (positive or negative) of this impact. Detailed engagement with different types of professional stakeholders allowed us to identify relevant concepts and values that could guide decisions about AI algorithm development and deployment.Yves Saint James Aquino, Wendy A. Rogers, Annette Braunack-Mayer, Helen Frazer, Khin Than Win, Nehmat Houssami, Christopher Degeling, Christopher Semsarian, Stacy M. Carte

Permeabilidade ao ar em Latossolo Vermelho sob diferentes sistemas de manejo

A permeabilidade ao ar pode ser utilizada para avaliar alterações que ocorrem na estrutura do solo em virtude da adoção de diferentes sistemas de manejo. Este estudo testou a hipótese de que o menor revolvimento do solo sob sistema plantio direto resulta na formação de poros mais contínuos e melhor condição de aeração no solo. O objetivo deste trabalho foi avaliar, por meio da permeabilidade ao ar (Ka), da porosidade de aeração (εa) e dos índices de continuidade de poros (K1 e N), a aeração em um Latossolo Vermelho distrófico sob preparo convencional (PC) e sistema plantio direto (SPD). Oitenta amostras de solo (2 tratamentos x 2 profundidades x 20 repetições) com estrutura indeformada foram coletadas de cada sistema de manejo do solo nas profundidades de 0-0,10 e 0,10-0,20 m em área experimental do Instituto Agronômico do Paraná, no município de Ponta Grossa, Paraná. Depois de saturadas e equilibradas em seis potenciais mátricos (-2, -6, -10, -30, -70 e -100 kPa), determinou-se a permeabilidade ao ar e a porosidade de aeração em cada potencial. Também foram determinados a densidade do solo, a densidade de partícula, o carbono orgânico e a porosidade. A densidade do solo não consistiu em fator limitante, ficando abaixo do limite crítico para solos argilosos nos dois sistemas. No SPD, o maior volume de microporos resultou em maior retenção de água no intervalo de umidade avaliado (-2 a -100 kPa) e em maior volume de poros bloqueados para o fluxo de ar (εb), ou seja, redução de Ka. Na profundidade avaliada (00,20 m), os índices de continuidade de poros (K1 e N) revelaram que o PC apresentou poros mais contínuos do que o SPD, contradizendo a hipótese testada