未来医疗从业者对AI与机器人技术充满好奇但准备不足
研究揭示了医学生对临床应用AI与机器人技术的多重益处的认可。最广泛认可的优势包括跨系统患者数据同步优化、医护人员工作量减少以及多维度医疗效益提升。学生们也对AI缩短候诊时间、辅助诊断和执行基础诊疗操作的能力表示信心，认为这能让医疗专业人士专注于复杂任务。
发表于《国际医学教育》期刊的研究《充满好奇却未准备好：医学生对护理AI化与机器人技术认知及课程改革需求》指出，需通过教育改革为未来医疗从业者配备数字化转型所需技能。
医学生为何感到AI与机器人技术准备不足
2023年对越南1221名医学生的调查显示，近九成学生了解医疗领域的AI与机器人技术并表现出强烈兴趣。尽管如此，仅有5.9%的受访者接受过系统培训，近九成学生明确表示需要结构化教育课程。
这种兴趣与培训的脱节反映了中低收入国家的普遍现状——基础设施与教育体系未能跟上医疗技术革新的步伐。发达国家已开始将AI内容纳入医学课程，而发展中国家的学生仍在依赖零散或非正式知识来源。
研究指出越南学生尤其意识到AI与机器人技术对老年护理的变革潜力，但缺乏系统课程与成果导向培训使他们缺乏应用这些技术的专业能力。
学生认知中的收益与风险
研究显示医学生认可AI与机器人技术的临床价值。最显著的优势认知包括医疗数据系统间同步优化（89.7%）、医护人员工作量降低（87.2%）以及多维度医疗效益提升（85.4%）。学生们相信AI可缩短候诊时间（78.3%）、辅助诊断（82.1%）和执行基础操作（76.5%），从而释放医疗资源。
但这种热情伴随多重担忧：数据隐私（73.6%）与患者保密性（71.2%）成为首要关切，反映出对数字医疗网络安全的普遍焦虑。另有68.9%的学生担忧过度依赖自动化工具可能削弱专业自主权，64.7%的学生关注AI/机器人系统可能导致的医疗岗位替代。
尽管存在疑虑，研究发现学生普遍认为收益大于风险。这种务实乐观态度表明，医学生群体既意识到伦理与职业挑战，也认同这些技术是满足现代医疗需求的必要工具。
影响培训需求与态度的关键因素
分析显示若干因素显著影响学生的准备度：具备AI先验认知（OR=2.1）或计划海外深造（OR=1.8）的学生表现出更强兴趣；学术成绩（GPA≥3.5）与AI研究意愿呈正相关（p<0.01）；自我效能感高的学生更倾向深度应用AI（β=0.37）。值得注意的是，性别、年级、家庭收入等人口学特征未显现显著相关性。
关于老年护理场景的应用偏好：81.2%支持AI用于用药提醒，79.5%认可健康信息传递功能，76.3%肯定其医患沟通桥梁作用；在机器人应用方面，83.4%学生重视其患者搬运功能，80.1%认可清洁服务价值，77.6%认为食物配送是重要场景。研究建议将AI定位为信息认知型辅助工具，机器人作为物理支持设备进行协同开发。
研究结论对越南以外地区具有政策启示价值——全球医疗体系数字化进程中，确保医学教育同步革新对维持医疗质量至关重要。
【全文结束】
