心血管疾病机器学习预测研究现状调查问卷

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

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？（）

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

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

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？（）

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

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

6. 6. 在分享健康数据时，您最主要的顾虑是什么？（）

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

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

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

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？（）

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

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

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

12. 12. 为促进该技术健康发展，您认为哪些支持最为关键？（）

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

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？

更多问卷复制此问卷