Knowledge, Attitudes, and Perceptions of Artificial Intelligence in Healthcare Among Medical Students at Sultan Qaboos University
Notice bibliographique
Résumé
Background Artificial intelligence (AI) is increasingly used in healthcare, but more data are needed about the knowledge, perceptions, attitudes, and preparedness of medical students in Oman towards this technology. This study aimed to investigate these aspects among clinical-year medical students at Sultan Qaboos University. Methodology A web-based validated exploratory questionnaire adapted from a study conducted at the University of Toronto was distributed to all clinical year (phase III) medical students at Sultan Qaboos University. The questionnaire collected demographic and background information, tested students' knowledge of AI, and assessed their perceptions and attitudes toward it. The data were analyzed using the Statistical Package for Social Sciences (SPSS, IBM Corp., Armonk, NY). Results A total of 221 out of 368 clinical-year medical students (60%) completed the survey. Most respondents were in their junior clerkship year (n = 94, 42.5%). Most students (n = 167, 75.4%) had no prior exposure to AI in healthcare, with a median knowledge score of 3.25 out of 5 in AI, and showed no improvement over the years. However, they overall had positive perceptions and attitudes towards AI. Students also had concerns about the impact of AI on employment prospects and ethical issues but were generally receptive to incorporating AI into medical school curricula, as 174 students (78.7%) believed every medical trainee should receive training on AI competencies. Conclusion This study provides valuable insights into the knowledge, perceptions, attitudes, and preparedness of medical students in Oman toward AI in healthcare. Medical educators in Oman should consider incorporating AI into medical school curricula to prepare future physicians for using this technology in healthcare.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».