ملخص تقني: تبني الصحة الرقمية، الثقافة الصحية الإلكترونية، والثقة في الذكاء الاصطناعي بين طلاب الجامعات من "الجيل زد" في سريلانكا

بيان المشكلة

على الرغم من التكامل العالمي السريع لتقنيات الصحة الرقمية (الصحة المتنقلة، والطب عن بُعد، والذكاء الاصطناعي)، إلا أن البيانات التجريبية المتعلقة بتبنيها بين أجيال "الجيل زد" (الذين وُلدوا في عصر رقمي) في البلدان ذات الدخل المتوسط الأدنى لا تزال نادرة. وتحديداً، هناك نقص في فهم كيفية تعامل الشباب في سياقات جنوب آسيا، مثل سريلانكا، مع التقاطع بين الثقافة الرقمية العالية، وأدوات الذكاء الاصطناعي الناشئة، والتفضيلات الصحية التقليدية. وبينما تطورت البنية التحتية (مثل قنوات الاستشارة عن بُعد الوطنية)، فإن التبني المنهجي لهذه الأدوات لأغراض الرعاية الذاتية واتخاذ القرارات الطبية من قبل طلاب الجامعات لا يزال غير مستكشف بشكل كافٍ. وتشمل الفجوات الرئيسية تأثير الثقة في الذكاء الاصطناعي على القبول الأوسع للصحة الرقمية، والعوائق المحددة — مثل خصوصية البيانات والتفضيلات الثقافية للتفاعل وجهاً لوجه — التي تعيق التبني الكامل.

المنهجية

استخدمت الدراسة تصميماً مسحياً عرضياً كمياً أُجري في الفترة ما بين مارس 2025 ومارس 2026.

• المشاركون: أسفرت طريقة العينات الميسرة والكرة الثلجية عن 172 استجابة صالحة من طلاب الجامعات من "الجيل زد" (تتراوح أعمارهم بين 18-26 عاماً) في سريلانكا. كانت الفئة المشاركة تهيمن عليها الإناث (65.1%)، والملتحقات بتخصصات العلوم الطبية/الصحية (73.8%)، والمنتسبات للجامعات الخاصة (94.8%).
• الأدوات: استخدم المسح أدوات معدلة وموثقة:
  • مقياس الثقافة الصحية الإلكترونية (eHEALS): مقي-اس مكون من 8 عناصر يقيس الكفاءة الذاتية في تحديد وتقييم وتطبيق المعلومات الصحية الرقمية.
    ماذج قبول التكنولوجيا (TAM): لتقييم الفائدة المدركة (PU)، وسهولة الاستخدام المدركة (PEOU)، والنية السلوكية (تفضيل الرعاية الرقمية مقابل الفيزيائية)، والثقة في توصيات الذكاء الاصطناعي، والثقة في خصوصية البيانات.
  • مسح اتجاهات المعلومات الصحية الوطنية (HINTS): لرصد سلوكيات البحث عبر الإنترنت، وموثوقية المصادر، والمخاوف المحددة.
• التحليل الإحصائي: تمت معالجة البيانات باستخدام لغة بايثون (pandas, statsmodels). تم التأكد من الموثوقية عبر معامل ألفا كرونباخ (eHEALS $\alpha=0.863$؛ TAM $\alpha=0.800$). شمل التحليل الإحصاء الوصفي، واختبارات كاي تربيع ($\chi^2$) للاستقلال، وارتباط بيرسون، ونماذج الانحدار الخطي المتعدد بطريقة المربعات الصغرى العادية (OLS) لتحديد المتنبئات بتفضيل المنصات الرقمية والفائدة المدركة.

النتائج الرئيسية

1. ثقافة عالية وفائدة كبيرة، وثقة منخفضة في الذكاء الاصطناعي:
أظهر المشاركون ثقافة صحية إلكترونية عالية بشكل عام (المتوسط = 3.84 ± 0.58) وتأييداً قوياً للفائدة الرقمية للصحة (المتوسط = 3.99 ± 0.59). ومع ذلك، سجل "الثقة في توصيات الذكاء الاصطناعي" أدنى درجة بين جميع عناصر نموذج قبول التكنولوجيا (المتوسط = 3.15 ± 0.89).

2. بروز الذكاء الاصطناائي التوليدي كمصدر أساسي للمعلومات:
بينما ظل البحث عبر جوجل/الويب هو المصدر الأكثر تكراراً (84.3%)، برزت أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي (ChatGPT، Gemini، Copilot) كقناة ثانية مستخدمة (57.6%)، متجاوزةً يوتيوب (44.2%)، والمواقع الطبية (27.3%)، ووسائل التواصل الاجتماعي (26.2%). واستخدم طلاب الطب أدوات الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر بكماً من أقرانهم غير الطبيين (67.2% مقابل 37.8%؛ $\chi^2=8.70, p=.003$).

3. متنبئات تفضيل المنصة الرقمية:
حدد الانحدار الخطي المتعدد (النموذج 1، $R^2 = .352$) أن تفضيل المنصات الرقمية على الزيارات الفيزيائية يتنبأ به بشكل كبير كل من:

• سهولة الاستخدام المدركة (PEOU): $\beta = 0.371, p = .001$
• الثقة في توصيات الذكاء الاصطناعي: $\beta = 0.370, p < .001$
  ومن الجدير بالذكر أن درجات الثقافة الصحية الإلكترونية والفائدة المدركة لم تكن متنبئات مستقلة مباشرة لتفضيل استبدال الزيارات الفيزيائية. ومع ذلك، في النموذج 2، كانت الثقافة الصحية الإلكترونية هي أقوى متنبئ بالفائدة المدركة ($\beta = 0.625, p < .001$).

4. العوائق والمحفزات:

• العائق الرئيسي: تفضيل قوي للاستشارات وجهاً لوجه (76.7%) والمخاوف بشأن أمن البيانات الشخصية (50.0%).
• المحفزات الرئيسية: سهولة الاستخدام/الوصول (52.3%)، والتأييد المهني (50.6%)، والخدمات المجانية أو ميسورة التكلفة (45.9%).
• المخاوف عبر الإنترنت: المعلومات المضللة/الأخبار الزائفة (70.3%) ومخاطر الخصوصية (55.2%) كانت أبرز المخاوف.

المساهمات الرئيسية

• أدلة تجريبية في سياق الدول ذات الدخل المتوسط الأدنى: توفر الدراسة بيانات تجريبية نادرة حول سلوكيات الصحة الرقمية للجيل زد في سريلانكا، مما يتحدى الافتراض بأن الثقافة الرقمية العالية تترجم تلقائياً إلى تبني عالٍ للرعاية السريرية الرقمية.
• أنماط استخدام الذكاء الاصطناعي: توثق الدراسة تحولاً كبيراً في البحث عن المعلومات الصحية، حيث تجاوز الذكاء الاصطناعي الحواري منصات الفيديو والاجتماعية التقليدية، لا سيما بين طلاب العلوم الصحية.
• الفصل بين الثقافة والتبني: تكشف النتائج عن علاقة دقيقة حيث تدفع الثقافة الصحية الإلكترونية العالية "إدراك" الفائدة، لكنها لا تدفع بشكل مباشر "تفضيل" استبدال الاستشارات الفيزيائية. بدلاً من ذلك، تعد بساطة الواجهة (PEOU) والثقة المحددة في الذكاء الاصطناعي هما الحارسان الأساسيان للتبني.
• الخصوصية كعائق هيكلي: تحدد الدراسة مخاوف خصوصية البيانات كعائق رئيسي، بوزن يعادل التفضيلات الثقافية للتفاعل الفيزيائي.

الأهمية والادعاءات

يزعم البحث أنه بينما يظهر طلاب "الجيل زد" في سريلانكا جاهزية رقمية عالية واعتماداً كبيراً على الذكاء الاصطناعي لتصنيف المعلومات، فإن هذا لا يعني الاستعداد للانتقال الكامل إلى الرعاية الرقمية فقط. ويرى المؤلفون أن الفجوة بين الفائدة المدركة العالية ومعدلات التبني المنخفضة لا تُسد بزيادة الثقافة، بل بمعالجة بساطة الواجهة والثقة في توصيات الذكاء الاصطناعي.

تخلص الدراسة إلى أن النشر المؤسسي للصحة الرقمية في سريلانكا يجب أن يتجاوز التطبيقات المستقلة نحو سير عمل سريري هجين. يجب أن تدمج هذه الأنظمة بين السهولة الرقمية المؤتمتة والإشراف المهني لتخفيف المخاوف المتعلقة بالخصوصية وتتماشى مع التوقعات الثقافية للتفاعل وجهاً لوجه. ويؤكد المؤلفون أنه بدون حوكمة شفافة للبيانات (تتماشى مع قانون حماية البيانات الشخصية في سريلانكا) وأنظمة ذكاء اصطناعي تتضمن "بشراً في الحلقة" (clinician-in-the-loop)، فإن الثقافة الصحية الإلكترونية العالية وحدها لن تتغلب على عوائق التبني الواسع للصحة الرقمية.

ملاحظة: تقر الدراسة بالقيود بما في ذلك عينة منحازة نحو طلاب الجامعات الخاصة والطلاب الطبيين، والطبيعة العرضية للدراسة التي تمنع الاستدلال السببي، والاعتماد على البيانات المبلغ عنها ذاتياً.