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为探究美国药学师生对人工智能（AI）的认知、熟悉度及应用情况，识别 AI 教育与培训的差距，研究人员开展相关调查。结果显示师生对 AI 熟悉度高但培训有差异。该研究为药学 AI 教育提供方向，助力培养适应数字化医疗的药剂师。
在科技飞速发展的当下，人工智能（AI）已逐渐渗透到医疗健康的各个角落。从疾病诊断到药物研发，AI 展现出巨大的潜力。在药学领域，AI 同样发挥着重要作用，如自动化临床决策支持系统、个性化药物治疗方案制定等。然而，尽管 AI 在医疗和医学教育领域发展迅速，但在药学教育中的融合却仍处于起步阶段。一方面，药学学生虽认识到 AI 在医疗中的重要性，却深感自身在 AI 知识与技能方面的不足，急需相关培训；另一方面，药学教师在将 AI 融入教学时面临诸多难题，如对可用工具缺乏了解、技术操作困难以及时间精力有限等。正是在这样的背景下，为了深入了解药学师生对 AI 的认知状况，找出当前 AI 教育的短板，美国的研究人员开展了一项极具意义的调查研究，该研究成果发表在《Currents in Pharmacy Teaching and Learning》上。
研究人员来自多所院校，他们采用了问卷调查的研究方法。首先精心设计了一份包含 19 个项目的电子调查问卷，问卷内容涵盖师生的基本信息、对 AI 工具可靠性的看法、未来药学领域对 AI 的应用预期，以及在药学教育和日常生活中使用 AI 的频率和熟悉程度等方面。为了确保问卷的有效性，研究人员邀请了不同部门的教师参与设计，以保证问卷的表面效度。随后，通过多种渠道发放问卷，包括利用美国药学院校网站获取的联系人信息，以及部分州公开的实习生邮件列表等。最终，共收集到 235 名药学教师和 405 名药学学生的有效回复。之后，研究人员运用 IBM SPSS v 29 软件，通过描述性统计、Fisher 精确检验和卡方检验等方法对数据进行深入分析。
在人口统计学和个人特征方面，参与调查的师生大多为女性（62%）和白人 / 高加索人（69%）。教师群体中男性和白人 / 高加索人的比例相对较高，且年龄主要集中在 30 - 39 岁；学生群体则以 23 - 29 岁的年轻人为主。从地域分布来看，教师多来自 NABP 6 区和 4 区，学生主要集中在 NABP 4 区和 3 区。
在 AI 软件的认知、熟悉度和使用信心上，师生对 AI 的熟悉程度相近，约 42.1% 的师生表示对 AI 软件 “略有熟悉”。在使用情况上，教师使用聊天机器人的比例高于学生，而学生使用图像生成和研究辅助软件的比例更高。未使用过 AI 的教师中，有 15.7% 打算未来使用，远高于学生的 3.4%。在使用信心方面，虽然整体差异不大，但更多教师表示在专业领域使用 AI 软件时不太自信。
师生对 AI 软件的态度和信任度存在差异。教师对 AI 提供正确信息的信任度低于学生（33.3% vs. 47.9%），尽管双方遇到错误信息的比例相近（62.4% vs. 54.9%）。多数师生认为 AI 能提高工作效率，但在 AI 对药学就业的影响上，学生比教师更担忧工作岗位减少，且都认为社区药房和卫生系统药房受影响最大。此外，伦理考量和培训是师生认为使用 AI 软件面临的主要障碍。
在教师使用 AI 软件的兴趣和经验方面，28.5% 的教师已将 AI 融入专业工作，45.5% 有兴趣融入。感兴趣的教师中，教学是最希望融入 AI 的领域（78.5%），但仅有 28.5% 的教师所在机构允许使用 AI，多数机构未明确相关政策，且只有 29.8% 的教师在课程大纲中提及 AI 使用。
学生使用 AI 软件的兴趣和经验也有其特点。34.3% 的学生在药学课程中未有意使用 AI，17% 确认使用过。AI 主要用于专业发展、药理学和药学实践 / 技能课程，聊天机器人是最常用的应用。部分学生在教师未明确规定的情况下使用 AI，多数学生认为未经教师许可使用 AI 违反学术诚信，但也有 50.8% 的学生认为使用 AI 有助于提高学业成绩。
综合上述研究结果，该研究揭示了药学学生和教师在 AI 熟悉度、培训经历、使用情况和态度等方面存在显著差异。尽管多数师生对 AI 有一定了解，但仍迫切需要系统、结构化的 AI 培训，以提升他们在这方面的能力。同时，各院校在 AI 相关政策制定上存在不足，缺乏明确统一的规定，导致教师在教学中难以有效引导学生正确使用 AI。此外，师生对 AI 在药学领域的就业影响看法不一，反映出对 AI 全面认知的欠缺。
这项研究意义重大。它为药学教育改革提供了重要依据，推动院校重视 AI 教育，制定清晰的政策和指导方针，帮助师生更好地理解和应用 AI。通过有针对性地开展 AI 培训，可培养学生批判性评估 AI 信息的能力，让未来的药剂师能在实际工作中安全、有效地运用 AI 技术，为患者提供更优质的医疗服务。总之，该研究为药学领域适应数字化医疗时代的发展指明了方向，促进 AI 在药学教育和实践中的合理融入与发展。
