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背景：我们评估了巴基斯坦这一中低收入国家（LMIC）医学和牙科学生的 AI 知识、态度和使用情况，并在健康数字决定因素（DDoH）和职业身份形成（PIF）框架下，识别低 AI 使用的预测因素。
方法：对开伯尔-普赫图赫瓦省 501 名医学和牙科学生开展横断面调查，评估其与 AI 相关的知识、态度、实践和障碍。分析采用 ANOVA 和逻辑回归评估低 AI 使用（得分 ≤15；量表 7–35 分，分数越高表示使用越多），敏感性模型按年龄、知识得分、态度得分和选定障碍进行调整。
结果：知识得分（0–7）均值（标准差）为 4.23（1.71），态度得分（10–50）为 32.72（6.64），实践得分（7–35）为 15.85（6.32）；分数越高分别表示知识更多、态度更积极和 AI 使用更多。不同年级的实践得分存在差异 [F(4,496)=4.025，p=0.003，η²p=0.031]，其中二年级得分高于四年级和最终年级。该探索性模型（AUC=0.618）仅识别关联。四年级学生（OR=2.02，95% CI：1.11–3.70；p=0.022）、女性（OR=1.51，95% CI：1.05–2.17；p=0.025）和牙科学生（OR=1.58，95% CI：1.01–2.50；p=0.046）出现低 AI 使用的几率更高。在敏感性分析中，四年级这一关联增强（OR=3.83，95% CI：1.66–8.85；p=0.002），且更高的知识水平反常地预测更低的使用（OR=1.52，95% CI：1.34–1.72；p<0.001）。最显著的障碍是缺乏培训（71.7%）和有限的
结论：AI 使用在培训后期年级较低，并因性别和专业而异。知识—实践的反向关联与标准采用模型相矛盾，值得开展纵向研究；一种基于 PIF 的假设是，知识水平更高的学生会表现出职业克制，尽管横断面数据无法证实这一点。临床阶段的下降提示病房规范可能是独立障碍。需要开展基于胜任力的培训，并提供结构化访问安排和教师发展，尤其是在临床阶段教育中。
