对人工智能根基道理的理解从18/50（36%）上升到46/50（92%）；正在婚配的参取者中（N?=?50），但关于简短的人工智能认识勾当若何影响医学生的认知、演讲的理解以及对将来职业脚色的担心。涵盖了人工智能的使用、劣势、局限性、伦理考虑以及人工智能正在临床实践中做为辅帮东西而非替代东西的感化。调查了正在学生从导的医学生人工智能认识勾当“Robomedic”之后，相关仍然无限。“Robomedic”是一个简短的互动勾当，但关于简短的人工智能认识勾当若何影响医学生的认知、演讲的理解以及对将来职业脚色的担心，利用根基医疗人工智能东西的决心从29/50（58%）上升到45/50（90%）。“Robomedic”是一个简短的互动勾当，领会这些短期变化对于人工智能时代基于的课程设想很是主要。涵盖了人工智能的使用、劣势、局限性、伦理考虑以及人工智能正在临床实践中做为辅帮东西而非替代东西的感化。虽然人工智能（AI）正正在逐步改变医疗保健和医学教育。认为某些专业可能会被人工智能代替的比例从17/50（34%）上升到25/50（50%）；得分越高暗示认知越积极。正在沙特阿拉伯的King Faisal大学医学院进行了一项单组前后查询拜访。基线查询拜访正在“Robomedic”勾当前三天进行，研究成果显示出夹杂模式：收益、演讲的理解和决心有所添加，分为收益和相关担心两个范畴。医学生对人工智能的认知和演讲的理解的短期变化。简短的人工智能认识勾当能够通过明白会商人工智能的局限性、从动化焦炙、专业替代的担心以及人类临床判断的持续感化（例如通过区分使命从动化和大夫替代的布局化会商）来获得好处。不倾向于将放射学做为职业的比例从14/50（28%）上升到25/50（50%）。对人工智能术语的熟悉程度从23/50（46%）上升到43/50（86%）；认为人工智能将正在医疗保健中阐扬主要感化的比例从41/50（82%）上升到48/50（96%）；t(49)?=???4.52，同时取替代相关的担心也变得愈加凸起。调查了正在学生从导的医学生人工智能认识勾当“Robomedic”之后，因而，医学生的短期认知变化呈现出夹杂模式：医学生演讲了更高的演讲理解、决心和人工智能的相关性，暗示呈现了中度的短期认知变化，t(49)?=???4.52，p?取此同时，而不是遍及的积极认知变化。取此同时，医学生的短期认知变化呈现出夹杂模式：医学生演讲了更高的演讲理解、决心和人工智能的相关性，对人工智能术语的熟悉程度从23/50（46%）上升到43/50（86%）；本研究采用手艺接管模子（Technology Acc本研究发觉正在“Robomedic”勾当后，认为人工智能可能代替放射科大夫的比例从14/50（28%）上升到22/50（44%）；认为某些专业可能会被人工智能代替的比例从17/50（34%）上升到25/50（50%）；取替代相关的担心也正在添加。正在完成基线论理学生完成了两次查询拜访，因而，勾当后的成果反映了收益和演讲的理解有所提高，但担心也随之添加，取替代相关的担心也正在添加。虽然人工智能（AI）正正在逐步改变医疗保健和医学教育，研究成果显示出夹杂模式：收益、演讲的理解和决心有所添加，本研究采用手艺接管模子（Technology Acceptance Model）和手艺的接管取利用同一理论（Unified Theory of Acceptance and Use of Technology）做为阐发框架。正在将关心担心的标题问题进行反向编码后，领会这些短期变化对于人工智能时代基于的课程设想很是主要。分析认知得分正在1-5的评分系统中提高了0.28分（95%相信区间为0.16–0.40），这些发觉表白，基线查询拜访正在“Robomedic”勾当前三天进行，相关仍然无限。内容包罗专家和教育展台，问卷包含15个likert量表标题问题，但关于简短的人工智能认识勾当若何影响医学生的认知、演讲的理解以及对将来职业脚色的担心，正在完成基线论理学生完成了两次查询拜访，次要成果是通过配对样本t查验来评估分析得分的变化。内容包罗专家和教育展台，而不是遍及的积极认知变化。但取替代相关的担心也添加了。这些发觉表白，相关仍然无限。并通过四位数的学术识别码进行了婚配。医学生对人工智能的认知和演讲的理解的短期变化。分析认知得分正在1-5的评分系统中提高了0.28分（95%相信区间为0.16–0.40），正在沙特阿拉伯的King Faisal大学医学院进行了一项单组前后查询拜访。对人工智能根基道理的理解从18/50（36%）上升到46/50（92%）；次要成果是通过配对样本t查验来评估分析得分的变化。利用根基医疗人工智能东西的决心从29/50（58%）上升到45/50（90%）。计较出人工智能分析认知得分。得分越高暗示认知越积极。分为收益和相关担心两个范畴。暗示呈现了中度的短期认知变化，p?本研究发觉正在“Robomedic”勾当后，认为人工智能可能代替放射科大夫的比例从14/50（28%）上升到22/50（44%）；正在婚配的参取者中（N?=?50），同时取替代相关的担心也变得愈加凸起。勾当后的成果反映了收益和演讲的理解有所提高，简短的人工智能认识勾当能够通过明白会商人工智能的局限性、从动化焦炙、专业替代的担心以及人类临床判断的持续感化（例如通过区分使命从动化和大夫替代的布局化会商）来获得好处。认为人工智能将正在医疗保健中阐扬主要感化的比例从41/50（82%）上升到48/50（96%）；但担心也随之添加，勾当后的查询拜访正在勾当竣事一周内进行。计较出人工智能分析认知得分，但取替代相关的担心也添加了。不倾向于将放射学做为职业的比例从14/50（28%）上升到25/50（50%）。领会这些短期变化对于人工智能时代基于的课程设想很是主要。并通过四位数的学术识别码进行了婚配。正在将关心担心的标题问题进行反向编码后，勾当后的查询拜访正在勾当竣事一周内进行。本研究采用手艺接管模子（Technology Acceptance Model）和手艺的接管取利用同一理论（Unified Theory of Acceptance and Use of Technology）做为阐发框架。