高校醫學本科生對人工智能技術基礎與應用知曉情況調查報告

高倩閩，楊炳彥，張浩宇，高永斌，方志軍，蔡清萍，衛子然*

(1.海軍軍醫大學基礎醫學院，上海 200433；2.上海工程技術大學電子電氣工程學院，上海 201620；3.海軍軍醫大學附屬長征醫院，上海 200002)

AI(Artificial Intelligence)技術是近些年高速發展并得到廣泛應用的一門新興技術，是一門將改變人類生活方式的革命性技術。隨著平臺、算法、交互方式的不斷更新和突破，AI技術的發展將主要以“AI+X”(X為某一具體產業或行業)的形態得以呈現。作為新時代的醫學生，了解AI并結合應用于所學專業是十分重要且迫切的。

本研究通過調查高校醫學本科生對于AI與AI在醫學應用的了解狀況以及學習醫學AI的樂意程度，為醫學院校的AI普及等提供參考。

一、對象與方法

1.研究對象。采用整群抽樣的方式，抽取某大學本科培養層次2015級和2016級的臨床醫學專業各20人，麻醉學專業各10人，心理學專業各10人，衛生管理專業各20人，生物技術專業各20人。

2.研究內容與方法。采用問卷調查的形式，以單選題、多選題、不定項選擇題、判斷題、填空題、主觀題的形式,主要包括被調查者基本信息(不記名)、知曉途徑、學習需求、概念鑒別、現狀評價、未來預測，共14道題。

參加者在15分鐘內獨立完成問卷，不允許查閱任何資料，調查員可從旁解釋題目含義，但不對答案進行任何提示，當場發卷，當場收卷。共發出問卷160份，收回160份，其中有效問卷160份。

二、結 果

1.學員基本情況及AI的認知途徑。調查的160名本科學生中，男154名，年齡21～24歲，平均(22.3±0.8)歲；女6名，年齡22～25歲，平均(23.4±0.5)歲。學生獲得AI相關知識途徑(多選)中，通過影視電臺最多，其次是報刊、雜志、網絡(見表1)。

表1 某軍醫大學160名本科學生基本情況及AI的認知途徑

2.AI技術基礎和應用的認知情況。對AI知曉程度的自我評價中,30.38%的學生認為自己了解、60.76%淺嘗輒止、8.86%完全不了解。據調查學生對AI的知曉途徑廣泛，其中智能搜索引擎占78.48%、各種識別技術占77.22%。在第3題，對“弱AI”、“強AI”、“超級AI”的概念關鍵詞選擇中，83.55%能準確理解“弱AI”、“強AI”40.5%、“超級AI”29.11%，全部正確理解僅有16.46%。其中2015級學生第3題的正確率均高于2016級學員(見表2)。

表2 臨床醫學專業與其他醫學專業學生AI技術基礎和應用的認知情況差異

3.主觀題答題情況。81.01%的學生對在基層加入AI技術持樂觀態度，認為這會提升基層醫院的治療水平和患者信任度。18.99%的學生覺得存在風險。對于AI技術現階段的應用情況，29.11%的學生認為好、48.1%認為一般、13.92%認為不好。

24.05%的學生認為醫學生需要深入學習AI，56.96%的學生認為需要入門，17.72%的學生認為生活中的知識已經足夠，1.27%的學生認為不必學習。

大部分學生都反映了在學習過程中存在困難，44.3%因缺乏專業的課本課程、56.96%因缺少老師帶領、62.03%因無實踐機會、41,77%因無學習與實踐，而沒有辦法真正踏上“AI”的學習之路。還有25.32%的學生缺乏學習的意愿，與1.27%的學生認為不必要學習相比較，筆者分析可能因為困難較多導致了學生的積極性被打消。

4.感興趣的學習途徑及認為重要的內容。調查中發現學生希望學習到的知識有：AI的概念13.92%、AI的歷史11.39%、AI在各個領域的應用43.04%、AI與醫學交叉的部分64.56%、新技術的操作和研究48.1%、與AI相關的倫理問題26.58%。希望的課程方式有：必修考試課3.8%、必修考查課30.38%、選修課45.47%、網絡課18.99%。

三、討 論

從1805年算法領域的進步，1965年運算和存儲能力的指數級增長，到1991年海量數據的產生，推動AI發展的三大要素在20世紀90年代有機結合，互相促進，共同推進了AI的發展[1]。而這個時間點與本調查的調查對象，年齡21～25歲的高校醫學本科生，出生年份吻合。

然而，自1950年誕生后，經歷過兩次漫長的寒冬，直到1997年深藍機器人打敗當時的國際象棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫，AI才真正進入了全世界人民的視線[2]。中國的文獻檢索，“人工智能”最早于1962年04月23日發布在《電子計算機動態》上的譯文《符號處理的機器語言》；中國引擎可以搜索到最早的檢索是在2010年。從調查中還是體現出高校本科生對AI相關知識與應用的知曉度一般，對相關概念掌握模糊。

除了在網絡上接觸，現實生活中，高校醫學本科生接觸最深的是“AI+醫療”，導診機器人、輔助影像機器人、AI膠囊胃鏡、達芬奇手術機器人……據不完全統計如今“AI+醫療”的種類有六大方面的落地應用[3]，本次調查的學校課程中只涉及其中的4種。

高校醫學本科生對AI的學習渴求迫切。學生希望AI教學的內容：可以多涉及醫學常用的AI技術。VR(虛擬現實)技術就是AI的典型代表，在臨床醫學工作中可以應用于遠程外科手術、康復醫療、虛擬醫學教育與培訓、虛擬實驗室等方面[4]。相信AI課程推進一定能達到事半功倍的效果。

國務院辦公廳印發《關于促進和規范健康醫療大數據應用發展指導意見》，推進基礎平臺和數據中心建設，鼓勵利用新技術、新理念和新模式，加快實現醫改目標[5]。從醫學本科高校開始，尤其是在由書本轉向臨床的階段添加AI課程，如此可以使高校醫學院本科生快速適應臨床工作及提供新的工作思路，醫改的道路也必定會更加深入和徹底。