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出版详情：Liu, T., Tsang, W., Xie, Y., Tian, K., Huang, F., Chen, Y., Lau, O., Feng, G., Du, J., Chu, B., Shi, T., Zhao, J., Cai, Y., Hu, X., Akinwunmi, B., Huang, J., Zhang, CJP, & Ming, W.-K. (2021). 新冠疫情前和疫情期间人工智能临床医生的偏好：离散选择实验和倾向得分匹配研究。医学互联网研究杂志，23(3)，文章 e26997。https://doi.org/10.2196/26997
1 暨南大学医学院公共卫生与预防医学系，广州，中国 2 暨南大学国际学院，广州，中国 3 南安普顿大学社会科学学院，南安普顿，英国 4 香港理工大学应用数学系，香港，香港 5 河南理工大学计算机科学与技术学院，河南，中国 6 北京师范大学（珠海）应用数学学院，珠海，中国 7 布莱根妇女医院妇产科，马萨诸塞州波士顿，美国 8 哈佛大学医学院麻省总医院基因组医学中心，马萨诸塞州波士顿，美国 9 伦敦帝国理工学院公共卫生学院流行病学与生物统计学系，伦敦，英国 10 香港大学公共卫生学院，香港，香港 * 这些作者的贡献相同
出版详情：Liu, T., Tsang, W., Huang, F., Lau, OY, Chen, Y., Sheng, J., Guo, Y., Akinwunmi, B., Zhang, C. JP., & Ming, W.-K. (2021). 中国 SARS-CoV-2 大流行期间患者对人工智能应用与临床医生在疾病诊断中的偏好：离散选择实验。《医学互联网研究杂志》，23(2)，文章 e22841。https://doi.org/10.2196/22841
背景：误诊、乱收费、排队、诊所等待时间长等是全球医疗行业长期存在的现象。这些因素可能导致患者对临床医生误诊的焦虑。然而，随着大数据在生物医学和医疗保健界的使用日益增长，人工智能 (Al) 诊断技术的性能正在提高，可以帮助避免医疗实践错误，包括在当前 COVID-19 的情况下。目的：本研究旨在在中国 COVID-19 疫情的背景下，从人工智能诊断与临床医生的不同角度可视化和衡量患者的异质偏好。我们还旨在说明离散选择实验 (DCE) 潜在类别的不同决策因素，以及人工智能技术在 SARS-CoV-2 大流行期间及未来判断和管理中的应用前景。方法：DCE 方法是本文应用的主要分析方法。我们假设了诊断方法、门诊等候时间、诊断时间、准确率、诊断后随访、诊断费用等不同维度的属性，并形成问卷。利用 DCE 问卷收集的数据，应用 Sawtooth 软件对数据集构建了广义多项逻辑 (GMNL) 模型、混合逻辑模型和潜在类别模型。此外，我们计算了变量的系数、标准误差、P 值和优势比 (OR)，并形成效用报告以呈现属性的重要性和加权百分比。结果：无论临床医生的描述如何，共有 55.8% 的受访者 (767 人中的 428 人) 选择了 AI 诊断。在 GMNL 模型中，我们发现人们最喜欢 100% 的准确率 (OR 4.548, 95% CI 4.048-5.110, P <.001)。对于潜在类别模型，最容易接受的模型由 3 个潜在类别的受访者组成。影响最大、百分比权重最高的属性是诊断的准确性（总体为 39.29%）和费用（总体为 21.69%），尤其是对诊断“准确性”属性的偏好，该属性在各个类别中保持不变。对于第 1 类和第 3 类，人们更喜欢 AI + 临床医生的方法（第 1 类：OR 1.247，95% CI 1.036-1.463，P <.001；第 3 类：OR 1.958，95% CI
出版详情：Shen, J., Chen, J., Zheng, Z., Zheng, J., Liu, Z., Song, J., Wong, SY, Wang, X., Huang, M., Fang, P.-H., Jiang, B., Tsang, W., He, Z., Liu, T., Akinwunmi, B., Wang, CC, Zhang, CJP, Huang, J., & Ming, W.-K. (2020)。一种用于诊断妊娠期糖尿病的创新型人工智能应用程序 (GDM-AI)：开发研究。医学互联网研究杂志，22(9)，文章 e21573。https://doi.org/10.2196/21573
1 暨南大学医学院公共卫生与预防医学系，广州，中国 2 中山大学肿瘤防治中心，广州，中国 3 暨南大学信息科学与技术学院，广州，中国 4 暨南大学国际学院，广州，中国 5 中山大学国际关系学院，广州，中国 6 暨南大学新闻与传播学院，广州，中国 7 格罗宁根大学经济与商学院，格罗宁根，荷兰 8 布莱根妇女医院妇产科，波士顿，美国 9 哈佛大学医学院麻省总医院基因组医学中心，波士顿，美国 10 香港中文大学妇产科，香港，香港 11 香港大学公共卫生学院，香港，香港 12 香港中文大学流行病学与公共卫生系环境与健康多学科合作研究中心英国伦敦帝国理工学院圣玛丽校区公共卫生学院生物统计学专业 * 这些作者的贡献相同
Mankei Tsang - 电气和计算机工程
[1] Cosmo Lupo，“量子信息中的泊松态”，Quantum Views 5，59 (2021) ，https://doi.org/10.22331/qv-2021-09-02-59。[2] PRA 编辑建议是“编辑和审稿人认为《物理评论 A》上发表的少数论文特别有趣、重要或清晰；”请参阅 http://doi.org/10.1103/PhysRevA.88.020001。 [3] Kendra Redmond，“根据新物理学，我们远没有达到望远镜分辨率的极限”，APS Physics Central – Physics Buzz Blog（2018 年），https://web.archive.org/web/20181213122714/http://physicsbuzz.physicscentral.com/2018/12/were-nowhere-near-limit-on-telescope.html，于 2018 年 12 月 13 日检索。[4] 为了鼓励跨领域阅读，《物理评论快报》的编辑们每周都会提供论文“建议”，希望这些论文能够引导读者探索物理学的其他领域；请参阅 http://doi.org/10.1103/PhysRevLett.118.030001。 [5] Gabriel Durkin，“观点：揭开星光中隐藏的信息”，Physics 9，100（2016），https://doi.org/10.1103/Physics.9.100。[6] Physics 是美国物理学会的在线出版物，旨在“聚焦杰出研究”；请参阅 http://physics.aps.org/ 和