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人工智能（AI）为医学的进步带来了巨大的希望。近年来，医疗AI已从理论走向实际临床实践（1,2）。医疗AI的优势包括降低医疗成本和提高诊断和治疗效率（3,4）。AI可以帮助建立精确的诊断和适当的治疗策略，例如Watson（5）或Google的DeepMind（5），为癌症提供最佳治疗建议并进行基因组分析。此外，AI已用于预测低级别胶质瘤的遗传变异（6），识别小细胞肺癌的遗传表型（7），并自动进行骨龄评估（8）。这些例子表明，未来AI的应用将进一步扩展到其他领域，从而导致医生的角色和行医方式发生根本性变化。同时，AI程序在医疗领域的开发和利用目前正进入商业化阶段，需要不同学术背景和职业的参与（9）。人才培养，尤其是高校的专业教育，是迈向医疗AI时代的基石（10）。医学人工智能正在迅速发展成为一门多学科的科学分支，涉及基础生物医学科学、计算机科学、相关法律和伦理等。全球范围内，医学院课程以及学术医院的研究生医学教育尚未能够让学生和受训人员掌握这项新兴技术（11）。一些观点指出了人工智能在医学领域的应用的益处和局限性（12,13），但与正式教育年轻一代相关的方面尚未公开讨论。一些理工科院校已经设立了独立的人工智能学院（14），然而，课程安排中仍然缺乏基础医学课程和临床应用场景。一个现实的、被广泛接受的医学人工智能人才培养方案仍有待建立。教育、医学和医学界仍在就医学人工智能的教育改革展开激烈争论。
对医学人工智能人才培养的态度：一项在线调查研究
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