乳腺影像AI人机协同教学效果调查问卷

尊敬的医生：

您好！本问卷旨在了解您对“乳腺影像AI人机协同”课程的学习效果与真实反馈，您的回答将为优化教学模式、促进AI在乳腺影像中的合理应用提供重要参考。问卷匿名填写，数据仅用于学术研究，请根据您的真实感受作答。感谢您的配合与支持！
第一部分:基本信息
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您的身份是:
A. 影像科规培生
B. 基层医院医生
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您的性别:
A. 男
B. 女
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您的年龄:
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您的最高学历:
A. 中专
B. 大专
C. 本科
D. 硕士
E. 博士
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 您的工作或培训年限:
A. 1年以内
B. 1-3年
C. 3-5年
D. 5年以上
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您日常工作中接触乳腺影像诊断的频率:
A. 几乎不接触
B. 偶尔接触（每周1-2次）
C. 经常接触（每周3-5次）
D. 高频接触（每天都有）
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参加本次培训前，您对AI辅助乳腺影像诊断的了解程度:
A. 从未接触过
B. 仅听说过概念
C. 了解基本原理，但未实际使用
D. 偶尔使用过AI辅助工具
E. 经常使用，较为熟练

第二部分：专业知识与人机协同能力自评

请根据您参加培训后的学习体会，对以下陈述的同意程度进行评分：
*1=非常不同意，2=不同意，3=一般，4=同意，5=非常同意*

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我理解了AI在乳腺影像筛查、病灶检测及诊断中的基本工作原理。
很不同意
很同意
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我能清楚说出AI在乳腺影像诊断中的主要优势（如快速筛查、减少漏诊）。
很不同意
很同意
*
我能明确辨别AI在乳腺影像诊断中可能出现假阳性/假阴性的典型场景。
很不同意
很同意
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我学会了如何在AI辅助下，结合患者病史进行更准确的乳腺病灶风险分层。
很不同意
很同意
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面对AI提示的可疑病灶，我能独立进行二次判断，而非直接采纳AI结果。
很不同意
很同意
*
我学会了通过优化诊断提示词（如补充关键病史信息），来提高AI诊断的准确性。
很不同意
很同意
*
我深刻认识到，无论AI技术如何发展，放射科医师始终是影像报告的“第一责任人”。
很不同意
很同意
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通过培训，我能在乳腺病例讨论中更有条理地列出结构化鉴别诊断清单。
很不同意
很同意
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我有信心将所学的AI人机协同知识应用到日常乳腺影像诊断工作中。
很不同意
很同意

第三部分：教学模式与学习体验评价

请根据您的学习体验，对以下陈述进行评分：
*1=非常不同意，2=不同意，3=一般，4=同意，5=非常同意*

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本次培训内容贴近基层医院或规培阶段的乳腺影像诊断实际工作需求。
很不同意
很同意
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课程中关于AI误诊/漏诊的真实案例讨论，对我今后的临床工作很有警示和指导意义。
很不同意
很同意
*
我认为“AI辅助学习+独立诊断”双轨结合的教学方式，有效提升了我的人机协同能力。
很不同意
很同意
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. 总体上，我对本次《乳腺影像AI人机协同》课程教学效果感到满意。
很不同意
很同意
*
通过培训，我能在乳腺病例讨论中更有条理地列出结构化鉴别诊断清单。
很不同意
很同意

第四部分：人机协同理念认知与应用态度

本部分旨在了解您对AI人机协同核心思想的领悟程度，请选择最符合您真实想法的一项。

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21. 在讲解的四个病例中，哪一个最能帮助您理解“AI存在局限，医师必须把好最后一道关”这一人机协同原则?
A. Case 1（38岁浸润性癌），AI准确辅助诊断，展现了人机协同的理想状态
B. Case 2（42岁双乳癌术后），AI敏锐提示新发病灶，体现了AI的“第二双眼”价值
C. Case 3（41岁双乳头溢液），AI误报钙化灶，说明医师独立复核不可或缺
D. Case 4（53岁左乳肿块），AI漏诊不典型肿块，警示不能过度依赖AI
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22. 通过Case 3（AI误诊）和Case 4（AI漏诊）的学习，您对“AI在基层医院乳腺影像中的应用”最认同的看法是:
A. AI误诊漏诊风险太高，目前不适合在基层医院推广
B. AI可作为初筛辅助，但基层医师必须提升自身诊断水平，才能有效驾驭AI
C. AI在基层的最大价值是替代缺乏经验的医师进行独立诊断
D. AI对基层帮助有限，典型病例用不上，不典型病例又容易出错
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23. 关于“诊断提示词的精准性影响AI结果”，您从Case 4中得到的最大启示是:
A. 只要提示词够精准，AI结果就完全可靠
B. 缺少关键病史信息的提示词，可能导致AI误入歧途，临床信息必须完整
C. 提示词对AI影响不大，AI主要靠图像分析
D. 精准提示词只对科研有用，日常临床工作不必苛求
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24. 完成本次培训后，您对“乳腺影像AI人机协同”的最终定位是:
A. 一个高效辅助工具，能减少漏诊，但医师必须审核确认，并承担最终责任
B. AI将逐步取代放射科医师在乳腺影像筛查中的角色
C. 目前技术还不够成熟，暂时持观望态度
D. 主要用于应对大量体检筛查，对精准诊断帮助不大
问卷到此结束，衷心感谢您的宝贵时间和真诚反馈！您的每一个回答，都将帮助我们更好地推动乳腺影像AI人机协同的规范应用与教学优化。
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