在您看来，AI辅助诊断系统最主要的价值体现在哪个方面？
提高诊断准确性
缩短诊断时间
降低医生工作强度
作为教学工具辅助培训
以下哪些是评估AI辅助诊断系统性能的关键指标？（可多选）
敏感性（Sensitivity）
特异性（Specificity）
受试者工作特征曲线下面积（AUC）
医生使用系统的平均时间
系统与医院信息系统的集成度
与传统人工阅片相比，您认为AI辅助诊断系统在识别哪种类型的病灶时优势最不明显？
微小、早期病灶
典型、常见病灶
罕见病或复杂变异病灶
钙化、结节等结构化病灶
请列举一个您所了解的、已获批应用于临床的AI辅助诊断产品或系统名称（如：腾讯觅影、推想科技肺炎AI等）。
在引入AI辅助诊断后，您认为初级医师的诊断能力提升主要体现在？
减少漏诊和误诊
诊断速度大幅超越高级医师
完全替代高级医师的复核
获得与高级医师同等的诊断经验
您认为当前AI辅助诊断系统在临床落地中面临的主要挑战有哪些？（可多选）
数据隐私与安全问题
算法可解释性不足（“黑箱”问题）
与现有工作流程整合困难
缺乏统一的行业标准与监管
医生对新技术的接受与信任度
通常，一个AI辅助诊断模型的训练需要大量经过______的医学影像数据。
对于AI给出的诊断建议，您认为医生最合理的处理方式是？
完全采纳AI建议
仅作为参考，最终决策权在医生
仅在不确信时参考
忽略AI建议，坚持个人判断
在评估AI提升效率时，以下哪项指标通常不作为直接衡量标准？
单份报告的平均生成时间
医师日均处理病例数
患者从检查到拿到报告的总时长
AI软件采购成本
AI辅助诊断中，常使用______学习技术来自动提取医学影像中的深层特征。
以下哪些场景是AI辅助诊断目前应用较为成熟的领域？（可多选）
肺结节CT筛查
糖尿病视网膜病变眼底筛查
脑卒中CT/MRI影像评估
病理切片癌细胞识别
全科门诊的综合性诊断
一项临床研究表明，AI辅助诊断系统将某疾病的诊断特异性从85%提升至92%。这意味着？
识别真阳性的能力更强
识别真阴性的能力更强，假阳性减少
总体准确率一定提升
诊断速度得到提升
为了确保AI模型的公平性，避免对特定人群产生偏见，其训练数据应尽可能覆盖不同年龄、性别、______的人群。
您认为未来AI辅助诊断技术的发展趋势更偏向于？
取代大部分放射科医生的工作
成为医生的“超级助手”，处理繁琐初筛
仅用于科研，难以大规模临床落地
发展停滞，被其他技术取代
除了诊断准确性，AI系统在提升工作效率方面的另一个重要贡献是实现影像数据的自动化______与报告结构化。