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Perception of emerging technology-based medical services among Astana IT University students

Um estudo quantitativo de 391 estudantes da Astana IT University revela que os sistemas de agendamento eletrônico e os chatbots de IA são percebidos como serviços médicos emergentes altamente eficazes, enquanto as consultas por vídeo têm um impacto menor, apoiando, assim, a implementação de uma plataforma médica universitária personalizada.

Autores originais: Liana Rakhimzhanova, Diana Zhakupova, Nurkhat Ibadildin

Publicado 2026-09-24

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CC BY 4.0

Autores originais: Liana Rakhimzhanova, Diana Zhakupova, Nurkhat Ibadildin

Artigo original sob licença CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta é uma explicação gerada por IA do artigo abaixo. Não foi escrita nem endossada pelos autores. Para precisão técnica, consulte o artigo original. Ler aviso legal completo

Na universidade moderna, a experiência do estudante já não se resume apenas a aulas e bibliotecas; é cada vez mais definida pelo quão bem uma instituição cuida do bem-estar físico e mental da sua população. À medida que as ferramentas digitais remodelam quase todos os setores da sociedade, a saúde está a passar por uma revolução silenciosa. Esta mudança envolve o afastamento dos arquivos de papel e das salas de espera em direção a sistemas que utilizam computadores para gerir consultas, responder a perguntas e até ligar pacientes a médicos remotamente. Estas tecnologias emergentes prometem tornar os cuidados médicos mais rápidos e acessíveis, mas o seu sucesso depende inteiramente de saber se as pessoas que as utilizam realmente confiam nelas e gostam delas. Para uma universidade, compreender esta confiança é crítico. Se os estudantes considerarem estas ferramentas digitais confusas ou inúteis, a tecnologia falha o seu propósito, independentemente de quão avançada seja. A questão não é apenas se a tecnologia funciona, mas sim se as pessoas a quem ela se destina sentem que ela funciona para elas.

Investigadores da Astana IT University, no Cazaquistão, propuseram-se responder a esta questão específica, analisando as perceções do seu próprio corpo estudantil. Focaram-se em três ferramentas digitais específicas que se estão a tornar comuns na saúde: sistemas que permitem aos pacientes marcar consultas online sem necessidade de telefonar, chatbots de inteligência artificial que podem responder a questões médicas e videochamadas que permitem aos estudantes falar com especialistas sem sair dos seus dormitórios. Para compreender como estas ferramentas foram recebidas, os investigadores realizaram um inquérito de grande escala. Pediram a 391 estudantes que partilhassem as suas visões sobre estas tecnologias, recolhendo dados suficientes para observar padrões claros na forma como os estudantes se sentiam. O objetivo era ir além do mero palpite e determinar quais destas inovações digitais realmente melhoravam a experiência do estudante e quais poderiam necessitar de mais trabalho.

O estudo revelou uma divisão clara na forma como os estudantes viam estas diferentes tecnologias. O sistema de agendamento eletrónico, que permite aos estudantes marcar consultas médicas através de um website ou aplicação, surgiu como um grande sucesso. Os dados mostraram que os estudantes acreditavam fortemente que esta ferramenta tornava o agendamento mais fácil e eficiente. Da mesma forma, o chatbot de IA, um programa concebido para responder automaticamente a questões relacionadas com a saúde, também foi visto de forma muito positiva. Os estudantes sentiram que esta ferramenta era eficaz para obter respostas rápidas às suas dúvidas médicas, sugerindo que apreciavam a rapidez e a conveniência de ter um assistente digital disponível a qualquer momento. Estas duas descobertas foram estatisticamente significativas, o que significa que as opiniões positivas eram fortes e consistentes em todo o grupo, e não apenas uma questão de acaso.

No entanto, a história foi diferente para as consultas por vídeo. Embora a ideia de falar com um médico através de uma videochamada seja frequentemente vista como uma alternativa conveniente à visita presencial a uma clínica, os estudantes deste estudo não partilharam esse entusiasmo no mesmo grau. A investigação descobriu que as consultas por vídeo tiveram um impacto muito menor na forma como os estudantes percecionavam a qualidade global dos serviços médicos. Os dados indicaram que este método não era visto como um substituto valioso para as visitas presenciais da forma como os investigadores esperavam. De facto, o estudo concluiu que não havia evidências suficientes para dizer que as videochamadas desempenharam um papel significativo na formação das visões positivas dos estudantes. Isto sugere que, embora os estudantes estejam prontos para usar a tecnologia para agendamentos e para fazer perguntas, podem ainda preferir a interação face a face quando se trata de aconselhamento médico real.

Com base nestas conclusões, os investigadores propuseram uma solução prática: uma nova plataforma médica chamada AITUMED, adaptada especificamente para a universidade. Esta plataforma priorizaria as funcionalidades que os estudantes consideraram mais úteis, como o sistema de agendamento eletrónico e o chatbot de IA, tratando as consultas por vídeo como uma funcionalidade secundária. O protótipo deste sistema inclui ferramentas adicionais, como um rastreador de sintomas e uma forma de gerir certificados médicos, todos desenhados para se ajustarem às necessidades específicas da população estudantil. Os investigadores notaram que, embora a tecnologia ofereça um grande potencial, o seu sucesso depende de uma implementação cuidadosa. Eles apontaram que permanecem desafios, tais como a necessidade de formar o pessoal e garantir que a infraestrutura digital é robusta o suficiente para suportar a procura.

O estudo conclui que o caminho a seguir para a saúde universitária não é simplesmente adicionar mais tecnologia, mas sim escolher as ferramentas certas que os estudantes estejam dispostos a utilizar. Os resultados sugerem que a conveniência e a automação são os principais motores do envolvimento dos estudantes. Quando os estudantes conseguem marcar uma consulta ou obter uma resposta a uma pergunta de forma rápida e fácil, a sua confiança no sistema cresce. No entanto, a hesitação em torno das videochamadas serve como um lembrete de que a tecnologia deve ser introduzida de forma ponderada. À medida que as universidades continuam a digitalizar os seus serviços de saúde, devem ouvir as pessoas a quem servem, garantindo que as ferramentas que constroem não são apenas avançadas, mas também genuinamente úteis e confiáveis para os estudantes que delas dependem.

Resumo Técnico: Percepção de Serviços Médicos Baseados em Tecnologias Emergentes entre Estudantes da Astana IT University

Problema
À medida que a transformação digital remodela o setor de saúde, as instituições de ensino superior enfrentam o desafio de integrar serviços médicos baseados em tecnologias emergentes para apoiar o bem-estar dos estudantes. Embora os Sistemas de Informação de Saúde (SIS), a telemedicina e as ferramentas impulsionadas por IA ofereçam potenciais melhorias na eficiência e acessibilidade, a sua real recepção e eficácia percebida entre as populações estudantis permanecem subexploradas em contextos institucionais específicos. Este estudo aborda a lacuna na compreensão de como os estudantes da Astana IT University percebem três tecnologias emergentes específicas: sistemas de agendamento eletrônico, chatbots de IA para consultas médicas e videochamadas com especialistas. A pesquisa busca determinar se essas ferramentas digitais são vistas como alternativas eficazes às interações médicas presenciais tradicionais.

Metodologia
O estudo emprega um design de pesquisa quantitativa para analisar objetivamente as percepções dos estudantes.

Coleta de Dados: Um questionário padronizado foi distribuído via plataforma Microsoft Forms para garantir o anonimato e a participação voluntária. O instrumento consistiu em 16 perguntas, utilizando formatos de múltipla escolha e escala Likert para avaliar a familiaridade, satisfação e confiança nos serviços de saúde digitais.
Amostra: A população-alvo compreendeu estudantes da Astana IT University. Com base em um cálculo de tamanho de amostra padrão, considerando potenciais desvios, era necessário um mínimo de 365 participantes. O estudo coletou com sucesso 391 respostas, excedendo o limite para garantir a significância estatística.
Análise: Para testar as hipóteses do estudo, foi realizada uma análise de regressão linear múltipla. O modelo tratou a "percepção dos estudantes" como a variável dependente ( $Y$ ) e as três tecnologias específicas como variáveis independentes ( $X_1$ : sistema de agendamento eletrônico, $X_2$ : videochamadas, $X_3$ : chatbot de IA). A análise utilizou o teste F para avaliar o ajuste geral do modelo e valores-p para determinar a significância estatística dos preditores individuais.

Principais Contribuições

Validação Empírica de Tecnologias Específicas: O estudo fornece evidências baseadas em dados distinguindo quais tecnologias emergentes influenciam significativamente a percepção dos estudantes em um ambiente universitário. Ele vai além das suposições gerais sobre saúde digital para testar hipóteses específicas relativas a sistemas de agendamento, chatbots e videochamadas.
Desenvolvimento de Protótipo (AITUMED): Com base nos achados da regressão, os autores desenvolveram um protótipo de plataforma médica chamado "AITUMED". Esta plataforma integra as funcionalidades que se mostraram mais impactantes: um sistema de agendamento eletrônico e um chatbot de IA. Módulos funcionais adicionais incluem aprovação/rejeição de certificados com Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR), um rastreador de sintomas e um sistema de gestão de filas.
Aplicação Contextual: A pesquisa oferece um estudo de caso localizado para a Astana IT University, demonstrando como uma instituição específica pode adaptar os serviços médicos digitais para atender às necessidades únicas de seu corpo estudantil.

Resultados
A análise de regressão gerou os seguintes achados principais:

Sistema de Agendamento Eletrônico: Esta variável demonstrou uma relação positiva estatisticamente significativa com a percepção dos estudantes (Coeficiente $\beta = 0,51$ ). A hipótese alternativa ( $H_1$ ) foi confirmada, indicando que os estudantes veem o agendamento eletrônico como uma ferramenta eficiente.
Chatbot de IA: Esta variável também mostrou um impacto positivo estatisticamente significativo (Coeficiente $\beta = 0,18$ ). A hipótese de que os estudantes percebem os chatbots de IA como ferramentas eficazes para consultas médicas foi confirmada.
Videochamadas: Esta variável apresentou um coeficiente positivo menor ( $\beta = 0,05$ ), mas não foi estatisticamente significativa (valor-p = 0,375). Consequentemente, a hipótese de que as videochamadas são uma alternativa valiosa às consultas presenciais foi rejeitada com base nos dados atuais.
Ajuste do Modelo: O modelo de regressão geral foi significativo ( $F = 25,17$ , $p < 0,001$ ), confirmando que os preditores selecionados explicam coletivamente uma parte significativa da variância nas percepções dos estudantes.

Significância e Alegações
O artigo afirma que a integração de serviços médicos baseados em tecnologias emergentes é um passo necessário para melhorar a eficiência e a acessibilidade da saúde universitária. No entanto, os autores mantêm uma postura modesta quanto ao escopo dessas afirmações:

Impulsionadores de Engajamento: O estudo conclui que a conveniência, a automação e a facilidade de uso são os principais impulsionadores do engajamento dos estudantes com os serviços de saúde digital, conforme evidenciado pelo alto impacto dos sistemas de agendamento e chatbots em comparação com as videochamadas.
Desafios de Implementação: Os autores reconhecem que a adoção bem-sucedida enfrenta barreiras, incluindo limitações de infraestrutura, a necessidade de treinamento de pessoal, resistência à mudança e a necessidade de abordar preocupações éticas e de privacidade de dados.
Limitações: O estudo observa explicitamente que seus achados são limitados às percepções dos estudantes da Astana IT University e não se generalizam necessariamente para todos os grupos demográficos ou instituições.
Direções Futuras: O artigo sugere que trabalhos futuros devem focar no impacto de longo prazo desses serviços na confiança e satisfação dos estudantes. Propõe a potencial integração de modelos avançados de Processamento de Linguagem Natural (NLP) e Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) para análise automatizada de documentos médicos e geração de certificados, mas enquadra estas como áreas de exploração futura, e não como resultados imediatos do presente estudo.

Em resumo, a pesquisa apoia a implementação de uma plataforma médica digital personalizada (AITUMED) que prioriza o agendamento eletrônico e a assistência impulsionada por IA, sugerindo simultamente que as videochamadas podem exigir maior desenvolvimento ou estratégias de implementação diferentes para ganhar tração semelhante entre os estudantes.

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