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医疗软件开发人员AI编码使用行为与数据安全认知调查
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您好！本问卷旨在了解医疗行业AI辅助编码工具的应用现状、安全风险及治理情况。问卷采用匿名方式，所有数据仅用于学术研究，预计占用您5-8分钟。请根据您的真实情况作答，感谢您的支持！
*
1.
您目前所在单位的类型是
医疗机构信息科或数据中心
医疗软件开发企业
医疗信息化服务商
高校或科研院所
其他
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2.
您从事医疗软件开发或医疗信息化相关工作的年限是
1年以内
1至3年
3至5年
5至10年
10年以上
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3.
您在日常开发工作中使用过以下哪些AI辅助编码工具
【多选题】
GitHub Copilot
通义灵码
文心快码
CodeGeeX
Cursor
Tabnine
Amazon CodeWhisperer
其他AI编码工具
未使用过任何AI编码工具
*
4.
您使用AI辅助编码工具的频率是
每天多次使用
每天使用一次
每周使用几次
偶尔使用
从未使用
*
5.
请评价您使用AI辅助编码工具的主要场景频率
从不
很少
有时
经常
总是
生成业务逻辑代码
生成业务逻辑代码
编写数据库查询语句
编写数据库查询语句
生成接口文档或注释
生成接口文档或注释
代码审查与缺陷检测
代码审查与缺陷检测
编写测试用例
编写测试用例
数据脱敏与加密处理
数据脱敏与加密处理
*
6.
您在使用AI辅助编码工具时，曾将以下哪些类型的数据输入到工具中
【多选题】
公开的代码片段
脱敏后的测试数据
真实患者姓名或身份信息
真实病历或诊断信息
医院内部系统接口信息
数据库连接字符串或密钥
未脱敏的生产环境数据
从未输入过敏感数据
*
7.
您认为AI辅助编码工具生成代码可能存在安全漏洞的风险程度如何
非常低
非常高
1
2
3
4
5
*
8.
请根据您的认知，评价以下AI编码安全风险在医疗软件开发中的严重程度
非常不严重
不严重
一般
严重
非常严重
患者隐私数据通过代码提示泄露
患者隐私数据通过代码提示泄露
AI生成代码存在安全漏洞
AI生成代码存在安全漏洞
AI工具服务商留存或滥用输入数据
AI工具服务商留存或滥用输入数据
AI生成代码不符合医疗行业合规要求
AI生成代码不符合医疗行业合规要求
开发人员过度依赖AI导致安全意识下降
开发人员过度依赖AI导致安全意识下降
AI模型训练数据来源不透明带来合规风险
AI模型训练数据来源不透明带来合规风险
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9.
您认为AI辅助编码在医疗软件开发中最需要关注的安全风险有哪些
【多选题】
患者隐私数据泄露
代码安全漏洞
知识产权归属争议
数据跨境传输合规
AI模型输出不可控
医疗业务逻辑错误
系统被恶意攻击的风险增加
其他
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10.
您所在单位针对AI辅助编码工具已采取以下哪些管理措施
完全没有
初步建立
部分落实
基本完善
非常完善
制定了AI编码工具使用规范或制度
制定了AI编码工具使用规范或制度
对输入AI工具的数据进行了分类分级管理
对输入AI工具的数据进行了分类分级管理
部署了代码安全扫描或审查工具
部署了代码安全扫描或审查工具
对开发人员进行了AI安全使用培训
对开发人员进行了AI安全使用培训
建立了AI生成代码的人工审查机制
建立了AI生成代码的人工审查机制
对AI编码工具的数据流向进行了监控
对AI编码工具的数据流向进行了监控
*
11.
您对所在单位当前AI编码安全治理水平的整体满意度如何
很不满意
很满意
1
2
3
4
5
*
12.
您认为当前医疗行业AI编码安全治理面临的主要困难有哪些
【多选题】
缺乏行业统一标准和规范
技术管控手段不足
人员安全意识薄弱
管理制度执行不到位
AI工具供应商配合度低
合规审查流程不清晰
经费和资源投入不足
其他
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13.
请对以下提升AI编码安全治理水平的措施，按您认为的优先级从高到低进行排序
【请选择
全部
项并排序】
制定医疗行业AI编码安全标准
加强数据分类分级与脱敏技术
开展常态化安全培训与考核
建立AI生成代码审查流程
引入第三方安全评估与认证
完善法律法规与问责机制
14.
请结合您的实际工作经验，谈谈您对医疗行业AI辅助编码安全治理的建议或期望。
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