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原创研究 阿富汗喀布尔医学生对 Covid-19 疫苗的接受度和犹豫度
简介：疫苗犹豫被定义为“尽管有疫苗接种服务，但仍推迟接受或拒绝接种疫苗”。许多国家报告称，新冠疫苗接种率低，这对结束这一流行病的努力来说是一个巨大的挑战。目的：在本研究中，我们旨在找出喀布尔医学生对新冠疫苗的接受率和犹豫率及其原因。方法：这项横断面研究是在喀布尔随机选择的五所大学的医学生中进行的，共有 459 名医学生完成了问卷调查。结果：医学生对新冠疫苗的犹豫率为 42.3%，男性的犹豫率高于女性。拒绝接种疫苗的主要原因是担心疫苗的安全性和副作用（62.3%）。超过一半的参与者（51.5%）已经接种过疫苗。 60.2% 的参与者表示，接种疫苗的主要原因是预防 COVID-19 病毒。这项研究表明，社交媒体是有关疫苗犹豫信息的主要来源（64.3%）。结论：这项研究表明，医学生对 COVID-19 疫苗的犹豫程度很高。强烈建议向社区，尤其是医学生提供有关 COVID-19 疫苗安全性和有效性的准确信息。关键词：COVID-19、医学生、疫苗犹豫
医学生健康文件要求 | ACOM
• 两次阴性检测必须间隔 1-3 周，并在抵达 ACOM 后 6 个月内完成。 • 只有在提供阳性皮肤测试证明的情况下，才会接受 QuantiFERON Gold/T-SPOT 测试。 • 如果任一测试结果为阳性，则必须提供阴性胸部 X 光检查证明和潜伏性结核病治疗史。
人工智能对人类生命的影响：从医学生物伦理学角度提出的批判性观点 - 第二部分
医疗保健和医疗领域是人工智能应用领域之一，在道德和值得信赖的人工智能方面需要认真关注。在医疗领域，人工智能应用于实验室研究、监管政策制定和临床干预。在人工智能赋能的医疗保健系统中，需要认真考虑几个因素，包括算法透明度、偏见缓解、领域专家参与、隐私和数据保护以及知情同意。在本文中，我们总结了人工智能在医疗保健领域的应用。我们还介绍了上述领域人工智能应用中可能出现的伦理问题。这些问题包括透明度和安全性、知情同意和信息权、算法公平性和偏见以及数据隐私和共享监管。然后，我们介绍了人工智能伦理的基本原则和现有的人工智能指南，特别是针对医学和医疗保健领域。基于现有的问题和指南，我们认为仍有许多因素需要完善，例如我们如何在世界范围内推广这些指南以及如何使这些指南具有法律约束力。指南中的详细条款和执法是另一个需要解决的问题，以免出现漏洞。伦理考量在人工智能应用中至关重要，尤其是在医疗保健领域。在这些问题得到完全解决之前，我们认为医疗保健领域的人工智能应用应该受到非常严格的监控。
医学生对人工智能应用的态度和看法
https://jett.labosfor.com/ 接收日期：2022 年 8 月 5 日 修订日期：2022 年 10 月 1 日 接受日期：2022 年 10 月 10 日 AlAli Meshari Ali A、Faisal Ahmad Alhadlaq、Ghaith Saleh Alabdullatif、Abdulaziz Abdullah Basalem、Aljoharah Abdullah Almaziad、Ahood Ahmad Mahjari、Ibrahim Abdullah Almazyad (2022)。医学生对人工智能应用的态度和看法《教育者、教师和培训师杂志》，第 13(5)。181-187。 1 沙特阿拉伯迈吉玛大学医学院放射学系 2 沙特阿拉伯利雅得沙克拉大学医学院 3 沙特阿拉伯利雅得萨塔姆·本·阿卜杜勒兹王子大学医学院 4 沙特阿拉伯迈吉玛大学医学院；5 沙特阿拉伯纳季兰大学医学院；Ahood.Mahjari@Gmail.com 6 沙特阿拉伯朱拜勒朱拜勒综合医院急诊科。
课程硕士（医学生物化学）课程...
a。离心技术：原理，差异离心，密度梯度离心，超中心及其在生物系统中的应用。b。色谱技术：色谱技术的原理类型，例如色谱柱，薄层，纸张，吸附，分区，气体液体，离子交换，亲和力，高性能及其应用。c。光度法和色彩法的原理和技术：啤酒和兰伯特法律，可见和超劣酸酯分光光度计，光谱荧光测定法，荧光法，磷光，磷光，化学发光，涡轮纤维化肾上腺仪，火焰光量原子量原子量原子原子原子吸收量及其应用。d。核磁共振，电子自旋谐振晶体学，质谱法，串联质谱，纳米技术和微结构，研究体内代谢中的技术，NMR，SPECT，PET，PET扫描：原理，仪器，仪器，技术，技术和应用，e。放射性原理：性质和类型，衰减速率放射性衰减，放射性单位，检测和测量，无线电活动，辐射危害及其在生物系统中无线电活动和无线电同位素的预防应用。f。电泳，原理，类型及其在生物系统中的应用。
黎巴嫩医学生对人工智能的知识和态度：一项全国调查研究
现代医学正在迅速发展，许多领域已经将人工智能融入临床实践：在肿瘤学中用于癌症诊断和分级（Londhe 和 Bhasin，2019 年）；在胃肠病学中利用内窥镜检测和诊断病理病变（Alagappan 等人，2018 年），在放射学中用于检测和解释影像中的各种癌症实体（Hosny 等人，2018 年）。人工智能还进入了医学教育领域，被用于基于案例的电子学习（Khumrina 等人，2017 年）或通过虚拟标准化病人系统进行病史采集（Maicher 等人，2019 年；Randhawa 和 Jackson，2020 年）。这些工具可能会彻底改变医学教育，特别是因为机器和三个人类评分者之间的评分在准确性上具有可比性（Maicher 等人，2019 年）。人们普遍认为人工智能将在医学中发挥不可或缺的作用，但它对医学生及其未来的影响仍不清楚。一些研究表明，人工智能可能会使人们远离医学职业（Park 等人，2020 年）或更容易受到人工智能影响的专业，如放射学（Pinto Dos Santos 等人，2019 年）。其他研究表明，学生们不同意普通医生和放射科医生会被人工智能取代（Pinto Dos Santos 等人，2019 年）。影响医学生对人工智能态度的一个因素可能是他们对人工智能及其在医学中的应用的了解。知识差距源于课程设计不足以适应人工智能等现代医学进步。未能将人工智能材料嵌入课程的失败可以归因于多种因素。首先，缺乏与人工智能相关的认证要求将使管理人员没有动力扩展他们的课程（Kolachalama 和 Garg，2018 年）。随着对额外学术科目的需求和不断增长的生物医学知识体系，医学院在当前框架下已经难以维持其课程设置。医学院缺乏教授这些内容所需的教师专业知识，这使这一问题更加严重，这些内容主要在计算机科学、数学和工程学院教授（Kolachalama 和 Garg，2018 年）。尽管人工智能技术在医学领域迅速发展，有可能彻底改变整个医学教育，但人工智能在黎巴嫩医学中的应用仍然有限，并且在某些临床和外科领域受到限制，例如机器人技术（Labban 等人，2021 年）。同样，医学教育课程提供与人工智能相关的教育内容有限，这可能导致知识受限和对该主题的消极态度。多项研究评估了来自世界各地（包括中东地区）医学生对人工智能的知识和态度（Gong 等人，2019 年；Pinto Dos Santos 等人，2019 年；Sit 等人，2020 年；Ahmed 等人，2022 年；Al
研究文章 德国医学生对医学人工智能的看法：一项横断面调查
共有 844 名医学生参与（回复率为 91.9%）。三分之二（64.4%）的学生对医学领域的 AI 缺乏了解。略多于一半（57.4%）的学生认为 AI 在医学领域具有实用应用，特别是在药物研发方面（82.5%），在临床应用方面则较少。男学生更有可能认同 AI 的优点，而女性参与者更有可能担心其缺点。绝大多数学生认为，在医学领域使用 AI 时，重要的是要有关于责任（97%）和监督机制（93.7%）的法律规则，在实施前应咨询医生（96.8%），开发人员应该能够向他们解释算法的细节（95.6%），算法应该使用代表性数据（93.9%），并且在使用 AI 时应始终告知患者（93.5%）。
原创研究本科医学生和实习生对医学人工智能的认识和看法
目的：人工智能 (AI) 在医疗保健和健康职业教育中发挥着越来越重要的作用。本研究探讨了医学生和实习生对人工智能 (AI) 的了解、对 AI 在医学中的作用的看法以及对 AI 能力教学的偏好。方法：在这项横断面研究中，作者使用了之前验证过的加拿大问卷，并收集了尼泊尔 KIST 医学院学生和实习生的回答。通过向 20 名校友作为试点样本 (Cronbach alpha = 0.6) 发放问卷来评估该工具的面孔效度和信度。对调查结果进行了定量分析 (p 值 = 0.05)。结果：共有 216 名学生 (37% 的回复率) 参与。AI 知识得分中位数为 11 (四分位距 4)，最高分为 25。最后一年的学生 (p = 0.006) 和接受过 AI 额外培训的学生 (p = 0.040) 的分数更高。超过 49% 的人强烈同意或同意 AI 将减少医生的就业岗位。许多人预计 AI 会影响他们的专业选择，认为尼泊尔的医疗保健系统没有能力应对 AI 的挑战，并认为每个医学生都应该接受 AI 能力培训。结论：尼泊尔医学院缺乏对 AI 和机器学习的覆盖，导致学生不了解 AI 对个别患者和医疗保健系统的影响。受访者对学习 AI 的意愿很高，这是一个积极的信号，也是未来课程改革成功的有力指标。在尼泊尔医疗保健系统中系统地实施 AI 可以成为解决与资源和人力限制相关的医疗保健挑战的潜在工具。将与 AI 和机器学习相关的主题纳入医学课程可能是有用的第一步。关键词：人工智能、医疗保健、机器学习、医学生、尼泊尔
医学生对 COVID-19 疫苗的犹豫
数据收集工具和技术 纳入标准包括 2020 年至 2021 年期间发表的专门调查医学生对 COVID-19 疫苗犹豫的研究。排除标准包括调查医疗专业人员、辅助医疗和 COVID-19 以外病毒对疫苗犹豫的研究。我们调查了以下参数：报告的疫苗犹豫率、对接触 COVID-19 风险的自我认知、COVID-19 疫苗的接受率、疫苗犹豫的原因和决定因素以及动机因素。两位作者（KV 和 SM）进行了文献检索，另一位作者（NNH）验证了数据。我们使用纽卡斯尔-渥太华量表 [附录 A] 进行了质量评估。该量表评估非随机研究的质量。它由八个项目组成，有三个分量表，三个子集中的每个子集的总最高分为 9 分。7 分或以上被认为是高质量研究。
医学生希望将人工智能融入医学教育：一篇观点文章
医学正处于变革的边缘。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法的进步正在重塑医生和医疗保健提供者的医疗实践方式。近年来，人工智能已迅速发展成为适用于临床实践的适用医疗技术。这些系统现在正在处理越来越多的复杂数据，提高可穿戴生物识别设备的可行性，优化诊断算法的使用，并在电子健康记录 (EHR) 等大型数据集中利用模式识别 (1 – 4)。这些系统的速度和效率有可能在特定任务上胜过医生，这可以让医生有更多时间从事其他重要工作，例如与患者进行有针对性的咨询和教育，以及解决国内外的健康不平等问题。与许多创新一样，随着人工智能技术的扩展，医生和医疗保健工作者也遇到了阻力。缺乏理解、潜在的行政负担、缺乏法律框架以及对工作保障的担忧都导致了这种反对（5-8）。无论目前对人工智能的看法和效用存在什么分歧，我们认为，由于医疗保健业务部门的激励措施以及它将为患者护理提供的改进，人工智能在临床实践中的应用是不可避免的。包括谷歌和 IBM 在内的科技巨头正在投资用于挖掘医疗记录的人工智能技术（9）。此外，Enlitic 等初创公司正在使用深度学习 (DL) 算法来解释医学图像，速度比普通放射科医生快得多，使放射科医生能够完成其他任务并发展其角色以加强患者护理（9）。鉴于大企业和初创企业都在开发能够实现更有效、更高效的医疗服务的技术，AI 与医学的整合是不可避免的。因此，医学界必须成为引领者，引导 AI 的整合，确保这些技术能够改善健康结果，并提供更公平的患者护理分配。正如本文所述，我们认为这种变革的最佳起点是医学院。我们团队的成员在精准医疗、药物研发、诊断和医院管理方面拥有丰富的经验，我们利用这些经验为 AI 如何融入医疗行业提供独特的视角。作为未来的医生，我们的团队呼吁将人工智能课程融入医学教育中。