心血管疾病机器学习预测研究现状调查问卷

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1.
1. 您对基于人工智能（AI）的心血管疾病风险预测技术的了解程度是？
非常了解，熟悉其技术原理与应用
比较了解，知道其基本概念与作用
一般了解，仅听说过
完全不了解
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2.
2. 您认为当前开发此类AI预测模型面临的最大挑战是什么？（）【最多选择3项】
高质量、标准化的医疗数据难以获取
模型决策过程像“黑箱”，难以理解和信任
模型在不同医院或人群中的预测效果不稳定
难以与医生现有工作流程结合
缺乏法规标准与临床准入路径
技术研发成本过高
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3.
3. 如果一项AI预测工具辅助医生进行风险评估，您更看重以下哪一点？
预测结果非常准确
能够清晰解释为什么得出该风险结论
能够快速给出结果，节省时间
使用成本低廉
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4.
4. 您最能接受以下哪种形式的AI预测结果呈现与服务方式？（）【最多选择2项】
由医生结合AI结果，综合给出最终诊断与建议
获得一份详细的、包含风险因素解读的报告
在健康APP或小程序中直接查看风险等级与简要提示
仅由AI生成一份风险评估报告，自行判断
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5.
5. 您是否愿意为提升预测精度，在充分保障隐私的前提下，授权使用您的相关健康数据？
非常愿意
比较愿意，但需明确用途和安全性
一般，持谨慎态度
不愿意
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6.
6. 在分享健康数据时，您最主要的顾虑是什么？（）【最多选择2项】
个人隐私泄露
数据被用于非授权用途（如商业推销）
担心基因或健康数据带来歧视
数据存储不安全，可能被黑客攻击
没有顾虑
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7.
7. 您认为AI预测模型在正式应用前，必须经过以下哪种验证？
在多家不同医院进行大规模真实世界验证
与现有临床金标准方法进行对比研究
通过国家医疗器械相关审批
在学术期刊上发表研究即可
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8.
8. 您如何看待AI与医生在风险评估中的关系？
AI应完全替代医生进行判断
AI作为主要工具，医生参考
AI作为医生的辅助工具，由医生做最终决策
说不清楚
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9.
9. 以下哪些因素会极大增加您对某款AI预测工具的信任度？（）【最多选择3项】
由知名医院或医学院校牵头研发
有明确的国家监管机构批准文号
在多家大型医院实际应用
其决策逻辑可被医生理解和核查
有公开发表的严谨临床研究证明其效果
由我信任的医生推荐使用
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10.
10. 您认为未来1-2年，该领域最应优先取得突破的方向是？
建立跨医院的医疗数据安全共享平台
开发更容易被理解的“可解释AI”模型
制定统一的行业技术标准与临床评估规范
推动更多AI产品进行前瞻性临床效果试验
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11.
11. 如果引入AI预测，您认为对医患关系可能产生何种影响？
积极作用为主，增强沟通与互信
消极作用为主，可能因“AI误判”引发纠纷
利弊参半，取决于如何规范使用
无明显影响
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12.
12. 为促进该技术健康发展，您认为哪些支持最为关键？（）【最多选择2项】
国家层面出台数据使用与隐私保护的细化法规
医院建立鼓励医工交叉创新的合作机制
设立专项科研基金支持临床转化研究
加强公众科普，建立合理预期
鼓励企业投入，完善产业链
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13.
13. 主观题：对于AI在心血管疾病风险预测中的应用，您还有哪些具体的期望、担忧或建议？
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