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南 第5期 总第112期
南京医科大学学报（社会科学版）京医科大学学报（社会科学版）
· 466 · Journal of Nanjing Medical University（Social Sciences）of Nanjing Medical University（Social Sciences） 2022年10月
Journal
医疗人工智能 开 发 和 应 用 的 可 控 性 和 可 信 度 。 行数据分析。①描述性分析：医务人员一般人口学特
2018 年机器人和人工智能大会发布《人工智能创 征，医务人员对人工智能医学应用的了解程度，医务
新发展道德伦理宣言》，对人工智能研发和使用提 人员对人工智能医学应用伦理问题的了解程度；分类
出伦理道德要求，同时指出人工智能发展在深度 资料采用例数（构成比）表示。②卡方检验分析：医务
与广度上难以预测 ［6］ 。这种困难不仅是技术层面 人员了解人工智能医学应用伦理问题渠道的差异分
上发展的不确定性，更是生命支持及医疗应用场 析；医务人员对人工智能医学应用中伦理问题认知的
景中的不确定性 ［7］ 。鉴于此，医疗人工智能伦理问 差异分析。③二元 Logistic 回归分析：医务人员对人
题与风险的研究和治理策略已经成为保护患者安 工智能医学应用中“伦理问题”认知层面差异的影响
全，提升医疗人工智能应用信任水平乃至推动其发 因素分析。P<0.05为差异有统计学意义。
展的重要保障和支持。
二、结 果
目前，我国人工智能的伦理研究和治理尚处于
起步阶段，基础理论相对薄弱，完备的医疗人工智 （一）基本特征和主要研究变量分布
能伦理治理体系亟待构建。在人工智能医学应用 在 813 名调查对象中，女性占 82.5%，男性占
领域，医务人员是非常关键的角色，医务人员过度 17.5%；本科学历占比为 78.6%，专科占 15.2%，硕士
依赖或排斥医疗人工智能都不利于其良性发展，医 及以上占6.2%；职称为无、初级、中级、副高级和正高
务人员对医疗人工智能潜在风险和伦理问题的认 级占比分别为 6.5%、41.2%、43.3%、7.0%及 2.0%；临
知水平，以及识别、评估、应对、防范能力将极大影 床人员占24.7%，非临床人员占75.3%（表1）。
响人工智能医学应用的成效。因此，在医疗人工智
能伦理治理和规范伦理审查的过程中，开展医务人 表1 医务人员的基本特征及主要研究变量分布情况
员对医疗人工智能伦理认知方面的研究是首要任
变量 人数 构成比（%）
务。本研究针对安徽省某三级公立医院医务人员
性别
对人工智能伦理问题的认知现状开展调查，并对影
男 142 17.5
响其认知程度的因素进行分析，为系统化提升医务 女 671 82.5
人员对人工智能医学应用的伦理认知和伦理决策 专业年限（年）
能力提出针对性建议，为促进医疗人工智能健康发 <5 121 14.9
展提供一定的循证依据。 5~10 311 38.2
>10~15 181 22.3
一、对象和方法 >15~20 091 11.2
>20 109 13.4
（一）对象 学历
本研究以安徽省宿州市某三级公立医院医务 专科 124 15.2
人员为调查对象，采用方便抽样法，于 2021 年 5 月 本科 639 78.6
硕士及以上 050 06.2
通过网络问卷对医务人员进行现况调查。调查员
职称
将网络问卷以两种形式（问卷星的网页链接和二维 无 053 06.5
码）发放给医院的医务人员进行作答，共回收问卷 初级 335 41.2
813 份，其中有效问卷 813 份，问卷有效率为 100%。 中级 352 43.3
问卷坚持匿名和自愿原则，相同的 IP 地址仅能提交 副高级 057 07.0
正高级 016 02.0
一次。
岗位
（二）研究方法 临床人员 201 24.7
本研究在梳理文献和咨询专家的基础上，结合 非临床人员 612 75.3
研究目的初步设计出调查问卷，在专家指导下对调 对人工智能医学应用的了解程度
不了解 106 13.0
查内容进行调整和完善，并邀请专家对问卷内容进
不太了解 651 80.1
行效度论证，最终确定调查问卷。问卷内容包括：
比较了解 050 06.2
①医务人员的个人信息，包含性别、专业年限、学 非常了解 006 00.7
历、职称以及岗位等；②对人工智能医学应用的了 对人工智能医学应用中伦理问题的了解程度
解程度；③对人工智能医学应用中伦理问题的了解 完全不了解 268 33.0
不太了解 513 63.1
渠道和认知情况。
比较了解 028 03.4
（三）统计学方法
非常了解 004 00.5
将问卷星收集的原始数据导入SPSS22.0软件进