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近年来，人工智能（AI）正以前所未有的速度重塑医疗健康行业。从辅助诊断到个性化治疗，从药物研发到患者管理，AI技术已不再是实验室中的概念，而是广泛应用于临床实践和健康管理场景中。深度学习算法在医学影像识别方面表现优异，能够帮助放射科医生更早、更准确地发现肺癌、乳腺癌等疾病。据研究显示，AI辅助诊断的准确率可达到90%以上，显著高于传统人工判读。
AI在医疗中的优势十分明显。它能大幅提升效率，减少医生重复性工作负担，使医生将更多精力投入到复杂病例分析中；AI支持数据驱动决策，通过整合电子病历、基因组信息和生活习惯数据，实现精准医疗；AI有助于降低医疗成本，特别是在基层医疗机构，可通过远程智能问诊系统扩大优质医疗资源覆盖范围。
实际应用中也面临挑战。数据隐私保护是核心问题之一，医疗数据高度敏感，如何在合规前提下实现跨机构共享成为关键难题。AI模型的“黑箱”特性引发信任危机，医生和患者往往难以理解其决策逻辑，这影响了临床采纳率。目前，业内正推动可解释AI（XAI）的发展，以增强模型透明度。
最新趋势显示，AI与物联网（IoT）设备结合正在兴起，如可穿戴设备实时监测心率、血糖、睡眠质量等指标，并将数据传至云端进行智能分析，实现慢性病的早期预警。生成式AI如大语言模型正在改变医患沟通方式，例如用于自动生成病历摘要、制定初步诊疗建议，甚至辅助医学生培训。
随着政策支持和技术成熟，未来5年，AI将在预防医学、老年护理、心理健康等领域进一步渗透，成为医疗体系不可或缺的一部分。对于医疗机构而言，拥抱AI不仅是技术升级，更是服务模式转型的战略选择。
