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通讯作者 Mohamed M. Abuzaid，mabdеlfatah@sharjаh.ac.ae 人工智能 (AI) 对物理治疗实践的影响：物理治疗师意愿和准备度研究 1 沙迦大学健康科学学院医学诊断成像系，阿联酋沙迦 2 沙迦大学健康科学学院物理治疗系，阿联酋沙迦 3 开罗大学物理治疗学院，埃及开罗 摘要：分析人工智能 (AI) 的现状是将其融入物理治疗实践的关键第一步。因此，本研究旨在评估物理治疗师 (PT) 对 AI 实施的看法、知识和接受意愿。 2021 年 10 月至 12 月，对在阿拉伯联合酋长国 (UAE) 工作的 PT 进行了探索性横断面在线问卷调查。先前经过验证的调查收集了参与者的人口统计信息、看法、知识、准备情况以及将 AI 融入实践的挑战。结果显示，PT 对 AI 的了解相当匮乏。大多数参与者都赞赏 AI 应用的作用，并期望它将在实践中发挥重要作用。参与者指出，缺乏教育资源和适当的培训是 AI 整合的主要挑战。参与者表达了将 AI 纳入本科和研究生课程的强烈愿望。将 AI 融入物理治疗实践的兴奋需要努力为学生和专业人士提供教育和培训。物理治疗师担心，通过适当的准备来提高对 AI 角色和挑战的认识，可以消除工作干扰。将 AI 应用于 PT 实践将塑造物理治疗师的医疗保健服务和教育的未来。AI 将为患者和提供者提供更快的诊断、更好的性能和准确的结果。即使在人工智能在物理治疗中实施的早期阶段，人工智能的应用也提出了问题并增加了期望。关键词：人工智能、深度学习、物理治疗、物理治疗师、知识、实践。 人工智能在物理治疗实践中的影响：物理治疗师愿意和准备情况的研究
通讯作者 Mohamed M. Abuzaid，mabdеlfatah@sharjаh.ac.ae 人工智能 (AI) 对物理治疗实践的影响：物理治疗师意愿和准备度研究 1 沙迦大学健康科学学院医学诊断成像系，阿联酋沙迦 2 沙迦大学健康科学学院物理治疗系，阿联酋沙迦 3 开罗大学物理治疗学院，埃及开罗 摘要：分析人工智能 (AI) 的现状是将其融入物理治疗实践的关键第一步。因此，本研究旨在评估物理治疗师 (PT) 对 AI 实施的看法、知识和接受意愿。 2021 年 10 月至 12 月，对在阿拉伯联合酋长国 (UAE) 工作的 PT 进行了探索性横断面在线问卷调查。先前经过验证的调查收集了参与者的人口统计信息、看法、知识、准备情况以及将 AI 融入实践的挑战。结果显示，PT 对 AI 的了解相当匮乏。大多数参与者都赞赏 AI 应用的作用，并期望它将在实践中发挥重要作用。参与者指出，缺乏教育资源和适当的培训是 AI 整合的主要挑战。参与者表达了将 AI 纳入本科和研究生课程的强烈愿望。将 AI 融入物理治疗实践的兴奋需要努力为学生和专业人士提供教育和培训。物理治疗师担心，通过适当的准备来提高对 AI 角色和挑战的认识，可以消除工作干扰。将 AI 应用于 PT 实践将塑造物理治疗师的医疗保健服务和教育的未来。AI 将为患者和提供者提供更快的诊断、更好的性能和准确的结果。即使在人工智能在物理治疗中实施的早期阶段，人工智能的应用也提出了问题并增加了期望。关键词：人工智能、深度学习、物理治疗、物理治疗师、知识、实践。 人工智能在物理治疗实践中的影响：物理治疗师愿意和准备情况的研究
人工智能 (AI) 在现代组织公共关系和产品营销中的作用 Haitham Abdelrahman Alawaad 博士 公共关系与新闻学副教授 大众传媒学院院长 乌姆盖万大学 阿拉伯联合酋长国 电子邮件：dhaytham@gmail.com
摘要：近年来，人工智能（AI）已成为技术、商业、医学、汽车和教育等多个领域的新兴现象。然而，AI 在过去几年中已深入到公共关系和营销领域，帮助品牌开发消费者旅程的每一步。此外，以前仅限于企业级公司使用的工具已变得价格低廉，并向中小型企业开放。本研究旨在探讨 AI 在关系和营销中的应用范围以及它对营销从业者的影响。根据收集的信息，本研究得出结论，AI 在各个方面都有帮助，尤其是在公共关系和营销领域，与未使用 AI 的行业相比，该行业的增长速度更快。本研究提供了商业影响，特别是关于在公共关系和营销中部署 AI 的想法、开发产品以及如何将新技能融入新技术要求的营销团队的想法。索引术语 — 人工智能、AI、营销、公共关系、机器学习
在阿拉伯联合酋长国实施人工智能......
摘要。阿拉伯联合酋长国 (UAE) 最近致力于在政府医疗保健部门实施人工智能 (AI) 项目，以帮助管理慢性病和早期发现。然而，成功的人工智能实施取决于决策者、医生、护士和患者的采用和接受。本文开发并测试了一种改进的技术接受模型 (TAM)，以探索人工智能在医疗保健领域采用的关键成功因素 (CSF)。TAM 最广泛使用的 CSF 变量是感知有用性 (PU)、感知易用性 (PEU)、使用态度 (ATU) 和行为使用意图 (BIU)。然而，对 2015 年至 2018 年 23 项 TAM 文献定性和定量研究的回顾表明，使用 TAM 的 CSF 研究中应包括五个关键外部因素。开发了一个扩展模型 (ETAM) 并使用一项定性研究进行了测试，该研究包括 53 名在迪拜 IT 和医疗保健部门工作的员工。研究表明，管理、组织、运营和 IT 基础设施因素对 PU 和 PEU 有积极影响，因此应将其作为确定医疗保健领域 AI 实施的 CSF 纳入其中。