医学影像专业实习生人工智能认知态度及培训需求调查研究

张添辉，刘荣涛，刘舒珊，范伟雄

（1.梅州市人民医院，广东 梅州 514031；2.广东医科大学第一临床医学院，广东 湛江 524023）

随着人工智能（artificial intelligence，AI）技术和算法的快速发展，越来越多的人工智能系统被应用于医学影像诊断领域[1-2]。医学影像专业实习生作为影像科的重要后备力量，了解人工智能是其未来成为合格影像科医师的必备核心能力[3]。然而，人工智能辅助诊断技术刚刚兴起，医学影像专业人工智能理论及实践教学还较薄弱，对实习生人工智能认知态度及培训需求也缺乏了解。因此，本研究对医学影像专业实习生人工智能认知态度及培训需求展开调查，旨在为提升实习生诊断技能水平提供循证依据，从而有效推动人工智能在医学影像学科的普及与发展。

1 对象与方法

1.1 对象

对某医科大学医学影像专业实习生进行问卷调查。纳入标准：医学影像专业本科实习生；愿意配合本调查。排除标准：非医学影像专业的医学实习生；未参加实习的医学影像专业学生。最终纳入44 名医学影像专业本科实习生，通过问卷星平台发放问卷进行匿名调查，回收有效问卷44 份。

1.2 调查方法

由研究者自行编制医学影像专业实习生人工智能应用现状、认知态度及培训需求调查问卷，内容包括实习生基本信息、人工智能应用及教学现状、实习生人工智能认知态度、实习生人工智能培训需求几方面。实习生基本信息包括性别、年龄、医院等级等条目；人工智能应用及教学现状包括医学影像AI 辅助诊断软件的配置、临床应用及教学现状条目；实习生人工智能认知态度包括医学影像AI 辅助诊断系统的优势、准确性、安全性及在临床应用中存在的问题等条目；实习生人工智能培训需求包括医学影像AI 辅助诊断相关知识教学的必要性及培训需求等条目。实习生人工智能认知态度采用五分量表法进行调查，包括“完全认可、基本认可、一般、基本不认可、完全不认可”几个选项，其中“基本认可”和“完全认可”视为认可；人工智能培训需求的调查采用五分量表法，采用“非常需要、比较需要、一般、不太需要、不需要”几个选项评价，其中“比较需要”和“非常需要”视为需要。

1.3 统计学分析

利用问卷星平台的数据统计分析功能及SPSS 统计软件进行分析，计量资料用（均数±标准差）进行描述，计数资料用频数和百分比描述。

2 结果

2.1 实习生基本信息

44 名实习生中，男21 名（47.73%），女23 名（52.27%），平均年龄（22.7±1.1）岁，均在三级甲等医院实习。

2.2 人工智能应用及教学现状

调查结果显示，84.09%的实习生所在医院配置了医学影像AI 辅助诊断软件，15.91%的未配置该软件。45.45%的实习生所在医院进行了AI 相关知识教学或借助AI 进行实习教学，54.55%的实习生所在医院未开展相关教学。

2.3 实习生人工智能认知态度

调查结果显示，75.00%的实习生认为其对AI 及其相关知识有较全面的了解，75.00%的实习生认可医学影像AI 辅助诊断系统的准确性，72.73%的实习生认可其安全性，81.82%的实习生认为AI 会促进医学影像学发展，81.81%的实习生认为应在医学影像诊断工作中积极引入AI 辅助诊断系统，81.82%的实习生认为医学影像AI 辅助诊断系统的应用有助于增强医师的诊断信心，79.54%的实习生认为有助于提高医师的诊断准确率，84.09%的实习生认为有助于提高医师工作效率、降低医师工作强度，40.91%的实习生认为医学影像AI 辅助诊断系统将来会替代影像科医师，52.27%的实习生认为医学影像AI 辅助诊断系统的应用会影响医学影像专业毕业生就业，具体见表1。

表1 医学影像专业实习生人工智能认知态度调查结果[n（%）]Table 1 Survey results of artificial intelligence cognition of medical imaging students[n（%）]

关于医学影像AI 辅助诊断系统的优势，100.00%的实习生认为在疾病筛查与检出方面，84.09%的实习生认为在疾病诊断与鉴别诊断方面，45.45%的实习生认为在疗效评价、预后分析方面，75.00%的实习生认为在教学方面。

关于医学影像AI 辅助诊断系统在临床应用中存在的主要问题，72.73%的实习生认为是缺乏行业共识或指南，70.45%的实习生认为是医疗过错归责问题，54.55%的实习生认为是产品性能不可靠、准确率有待提高，47.73%的实习生认为是数据隐私问题，38.64%的实习生认为是道德伦理界定问题，34.09%的实习生认为是缺乏人文关怀，27.27%的实习生认为是产品实用性不强、操作不方便，11.36%的实习生认为是其他问题。

2.4 实习生人工智能培训需求

调查结果显示，关于医学影像AI 辅助诊断相关知识教学的必要性，20.45%的实习生认为非常有必要，61.63%的实习生认为较有必要，4.54%的实习生认为没必要。关于人工智能培训需求，81.82%的实习生认为需开设医学影像AI 辅助诊断相关理论课程，79.54%的实习生认为需开展医学影像AI 辅助诊断相关的实践教学，75.00%的实习生认为需开设医学影像AI 辅助诊断前沿知识讲座，79.54%的实习生认为需增加医学影像AI辅助诊断相关的科研知识培训，具体见表2。

表2 医学影像专业实习生人工智能培训需求调查结果[n（%）]Table 2 Survey results of artificial intelligence training needs for medical imaging interns[n(%)]

3 讨论

3.1 医学影像人工智能辅助诊断的重要性

随着深度学习算法的不断优化，医学影像人工智能辅助诊断的重要性日益凸显，其通过智能算法可快速、准确地识别及鉴别病变，最大限度减少漏诊和误诊，提高诊断准确性[4-6]。目前，医学影像AI 辅助诊断正逐渐从“高大上”的科研阶段进入大众化的临床阶段，并广泛应用于医学影像日常诊断全过程，如疾病的筛查、诊断、治疗及疗效评估等[7-8]。本调查结果显示，84.09%的实习生所在医院配置了医学影像AI 辅助诊断软件，仅15.91%的未配置。这与周俊林等[8]对全国医学影像医师的调查结果相似，即62.1%的调查对象所在科室配置了医学影像AI产品，37.9%的调查对象表示科室尚未配置医学影像AI 产品。目前，医学影像人工智能产品的应用越来越广泛，使得医学影像专业人员面临前所未有的机遇和挑战，尤其是即将毕业进入医院工作的医学影像专业实习生[9-10]。医学影像专业实习生学习人工智能相关知识是顺应时代发展趋势，利用其不仅能提升诊断的准确性，尽可能避免漏诊和误诊，而且能够显著提高工作效率，节省时间。此外，学习人工智能相关知识也能够帮助医学影像专业实习生掌握前沿技术，为未来职业发展进行规划和布局。然而，目前医学影像专业人工智能理论及实践教学仍较薄弱。因此，本研究对医学影像专业实习生人工智能的认知态度及培训需求展开调查，旨在为培养适应未来发展趋势的医工结合型人才提供参考依据。

3.2 医学影像专业实习生人工智能认知态度分析

调查结果显示，75.00%的实习生认为其对AI 及其相关知识有较全面的了解。文亮等[11]针对本科医学生的调查结果显示，大部分（65.08%）医学生并不了解人工智能相关知识，这可能与其研究对象多为临床医学专业学生，而人工智能目前多应用于医学影像领域有关。本调查结果显示，81.82%的实习生认为AI会促进医学影像学发展。这与Park 等[12]针对美国32 个放射学小组的156 名医学生的调查结果相似，即超过75%的研究对象认为人工智能未来将在医学中发挥重要作用。本调查结果还显示，75.00%的实习生认可医学影像AI 辅助诊断系统的准确性，72.73%的实习生认可其安全性，说明人工智能凭借其精准、可靠的辅助诊断能力，获得大部分实习生的认可。

由表1 可知，大部分实习生对引入AI 辅助诊断系统持开放态度，认为可以有效提高医师诊断准确性，进而提高医疗服务质量，解决影像科医师日常高负荷、高强度工作的问题[13-15]。

有趣的是，我们之前设想大部分实习生可能会产生人工智能对影像科医师及其就业造成影响的想法。但本调查结果显示，仅40.91%的实习生认为医学影像AI 辅助诊断系统将来会替代影像科医师，52.27%的实习生认为医学影像AI 辅助诊断系统的应用会影响医学影像专业毕业生就业。说明人工智能可能会对医学影像专业毕业生就业造成一定冲击，但学生并未对此感到焦虑，大部分人相信影像科医师仍将在影像诊断中发挥重要作用，也无法被人工智能完全取代。这与Pinto 等[14]对3 所医学院263 名学生的调查结果相似，即大多数学生认同人工智能将改变影像诊断学教学，但不认同放射科医师将被人工智能取代的说法。

此外，实习生也认识到目前医学影像AI 辅助诊断系统在临床应用中存在的主要问题，72.73%的实习生认为是缺乏行业共识或指南，70.45%的实习生认为是医疗过错归责问题，54.55%的实习生认为是产品性能不可靠、准确率不高，47.73%的实习生认为是数据隐私问题，38.64%的实习生认为是道德伦理界定问题。新时代的医学影像专业实习生也应该对这些问题进行思考，尤其是涉及人工智能的法律与伦理问题，以便更加合法、合规及合理地利用人工智能，提升就业竞争力[16-18]。

3.3 医学影像专业实习生人工智能培训需求分析

尽管人工智能可能会对医学影像专业毕业生就业产生影响，但大部分实习生仍认为有必要进行AI 相关知识教学，其中20.45%的实习生认为非常有必要，61.63%的实习生认为较有必要。这也从侧面反映出实习生对人工智能的兴趣与渴望，希望通过学习最新的人工智能技术，提高自身能力[14]。

由表2 可知，随着人工智能技术日趋成熟及普及，实习生已认识到掌握人工智能相关知识是未来医务工作者必须具备的能力，大部分实习生有强烈的人工智能培训需求[14]。

3.4 建议

基于问卷调查结果分析，建议通过以下措施加强医学影像专业实习生培养。（1）转变教师教学理念。医学影像诊断是一门依托于图像诊断的学科，传统的医学影像专业教学注重疾病影像征象的识别和分析，教师往往通过大量影像病例培养学生影像诊断思维。在人工智能时代，除了传统影像知识的学习外，教师还应积极转变教学理念，将人工智能应用于医学影像教学，积极引导学生接触人工智能技术，以使学生跟上科技发展的步伐，成为适应未来发展趋势的医工结合型高级人才[13，19]。（2）加强人工智能相关理论教学。开设更多人工智能相关理论课程，使医学影像专业学生了解人工智能原理与基础知识（如深度学习、机器学习、自然语言处理等）以及实际应用技术（如图像识别、特征选取、自动诊断等）。加强人工智能相关理论教学，使学生了解人工智能的原理、算法与应用，更好地操作医学影像AI辅助诊断系统，提高诊断的准确性和效率[3，10]。（3）加强人工智能的实践应用。为医学影像专业学生营造适宜的硬件环境，提供精准、可靠的人工智能软件系统，结合案例进行AI 辅助诊断相关的实践教学[20]。以肺结节AI 辅助诊断系统为例，带教教师除了指导学生操作该系统外，还需借助案例展示AI 辅助诊断系统在肺结节检出过程中可能会出现假阳性或假阴性等情况，告诫学生在依靠人工智能提高诊断效率的同时要充分认识其不足，从而提高疾病诊断准确性。

总之，人工智能是未来医学发展的重要方向，是事关我国医疗卫生事业发展的先进技术。本次调查显示，医学影像专业实习生对人工智能的重要性已有充分认识，且有强烈的培训需求。因此，我们应紧跟新时代医学教育的步伐，通过转变教师教学理念、加强人工智能相关理论教学及实践应用等措施培养更多适应未来发展趋势的优秀影像医学人才。