医疗软件开发人员AI编码使用行为与数据安全认知调查
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
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
3. 您在日常开发工作中使用过以下哪些AI辅助编码工具
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
编写数据库查询语句
生成接口文档或注释
代码审查与缺陷检测
编写测试用例
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
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
1
2
3
4
5
非常高
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
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
AI模型训练数据来源不透明带来合规风险
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
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
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
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
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
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
1
2
3
4
5
很满意
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
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
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
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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