高校医学本科生对人工智能技术基础与应用知晓情况调查报告

高倩闽，杨炳彦，张浩宇，高永斌，方志军，蔡清萍，卫子然*

(1.海军军医大学基础医学院，上海 200433；2.上海工程技术大学电子电气工程学院，上海 201620；3.海军军医大学附属长征医院，上海 200002)

AI(Artificial Intelligence)技术是近些年高速发展并得到广泛应用的一门新兴技术，是一门将改变人类生活方式的革命性技术。随着平台、算法、交互方式的不断更新和突破，AI技术的发展将主要以“AI+X”(X为某一具体产业或行业)的形态得以呈现。作为新时代的医学生，了解AI并结合应用于所学专业是十分重要且迫切的。

本研究通过调查高校医学本科生对于AI与AI在医学应用的了解状况以及学习医学AI的乐意程度，为医学院校的AI普及等提供参考。

一、对象与方法

1.研究对象。采用整群抽样的方式，抽取某大学本科培养层次2015级和2016级的临床医学专业各20人，麻醉学专业各10人，心理学专业各10人，卫生管理专业各20人，生物技术专业各20人。

2.研究内容与方法。采用问卷调查的形式，以单选题、多选题、不定项选择题、判断题、填空题、主观题的形式,主要包括被调查者基本信息(不记名)、知晓途径、学习需求、概念鉴别、现状评价、未来预测，共14道题。

参加者在15分钟内独立完成问卷，不允许查阅任何资料，调查员可从旁解释题目含义，但不对答案进行任何提示，当场发卷，当场收卷。共发出问卷160份，收回160份，其中有效问卷160份。

二、结 果

1.学员基本情况及AI的认知途径。调查的160名本科学生中，男154名，年龄21～24岁，平均(22.3±0.8)岁；女6名，年龄22～25岁，平均(23.4±0.5)岁。学生获得AI相关知识途径(多选)中，通过影视电台最多，其次是报刊、杂志、网络(见表1)。

表1 某军医大学160名本科学生基本情况及AI的认知途径

2.AI技术基础和应用的认知情况。对AI知晓程度的自我评价中,30.38%的学生认为自己了解、60.76%浅尝辄止、8.86%完全不了解。据调查学生对AI的知晓途径广泛，其中智能搜索引擎占78.48%、各种识别技术占77.22%。在第3题，对“弱AI”、“强AI”、“超级AI”的概念关键词选择中，83.55%能准确理解“弱AI”、“强AI”40.5%、“超级AI”29.11%，全部正确理解仅有16.46%。其中2015级学生第3题的正确率均高于2016级学员(见表2)。

表2 临床医学专业与其他医学专业学生AI技术基础和应用的认知情况差异

3.主观题答题情况。81.01%的学生对在基层加入AI技术持乐观态度，认为这会提升基层医院的治疗水平和患者信任度。18.99%的学生觉得存在风险。对于AI技术现阶段的应用情况，29.11%的学生认为好、48.1%认为一般、13.92%认为不好。

24.05%的学生认为医学生需要深入学习AI，56.96%的学生认为需要入门，17.72%的学生认为生活中的知识已经足够，1.27%的学生认为不必学习。

大部分学生都反映了在学习过程中存在困难，44.3%因缺乏专业的课本课程、56.96%因缺少老师带领、62.03%因无实践机会、41,77%因无学习与实践，而没有办法真正踏上“AI”的学习之路。还有25.32%的学生缺乏学习的意愿，与1.27%的学生认为不必要学习相比较，笔者分析可能因为困难较多导致了学生的积极性被打消。

4.感兴趣的学习途径及认为重要的内容。调查中发现学生希望学习到的知识有：AI的概念13.92%、AI的历史11.39%、AI在各个领域的应用43.04%、AI与医学交叉的部分64.56%、新技术的操作和研究48.1%、与AI相关的伦理问题26.58%。希望的课程方式有：必修考试课3.8%、必修考查课30.38%、选修课45.47%、网络课18.99%。

三、讨 论

从1805年算法领域的进步，1965年运算和存储能力的指数级增长，到1991年海量数据的产生，推动AI发展的三大要素在20世纪90年代有机结合，互相促进，共同推进了AI的发展[1]。而这个时间点与本调查的调查对象，年龄21～25岁的高校医学本科生，出生年份吻合。

然而，自1950年诞生后，经历过两次漫长的寒冬，直到1997年深蓝机器人打败当时的国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫，AI才真正进入了全世界人民的视线[2]。中国的文献检索，“人工智能”最早于1962年04月23日发布在《电子计算机动态》上的译文《符号处理的机器语言》；中国引擎可以搜索到最早的检索是在2010年。从调查中还是体现出高校本科生对AI相关知识与应用的知晓度一般，对相关概念掌握模糊。

除了在网络上接触，现实生活中，高校医学本科生接触最深的是“AI+医疗”，导诊机器人、辅助影像机器人、AI胶囊胃镜、达芬奇手术机器人……据不完全统计如今“AI+医疗”的种类有六大方面的落地应用[3]，本次调查的学校课程中只涉及其中的4种。

高校医学本科生对AI的学习渴求迫切。学生希望AI教学的内容：可以多涉及医学常用的AI技术。VR(虚拟现实)技术就是AI的典型代表，在临床医学工作中可以应用于远程外科手术、康复医疗、虚拟医学教育与培训、虚拟实验室等方面[4]。相信AI课程推进一定能达到事半功倍的效果。

国务院办公厅印发《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展指导意见》，推进基础平台和数据中心建设，鼓励利用新技术、新理念和新模式，加快实现医改目标[5]。从医学本科高校开始，尤其是在由书本转向临床的阶段添加AI课程，如此可以使高校医学院本科生快速适应临床工作及提供新的工作思路，医改的道路也必定会更加深入和彻底。