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人工智能（AI）正以前所未有的速度重塑医疗行业，从疾病诊断到药物研发，从个性化治疗到医院管理，其应用场景日益广泛且深入。在实际应用中，AI技术已被用于医学影像分析，例如通过深度学习算法自动识别肺部结节、乳腺癌早期病变等，准确率已超过部分放射科医生。AI驱动的电子健康记录（EHR）系统能快速整合患者历史数据，帮助医生做出更精准的诊疗决策。在药物研发领域，AI可大幅缩短新药筛选周期，如Insilico Medicine公司利用生成式AI在短短46天内设计出全新靶点的小分子化合物，而传统方法通常需要数年。
AI的优势显而易见：它提升了诊断效率和准确性，减少人为误判；实现了资源优化，缓解医生短缺问题；支持远程医疗发展，尤其在偏远地区具有巨大潜力。常见问题也不容忽视，包括数据隐私保护、算法偏见风险以及医生对AI系统的信任度不足。若训练数据主要来自特定人群，可能导致模型对其他族群效果不佳。AI决策过程常被视为“黑箱”，缺乏透明性，影响临床采纳。
最新趋势显示，多模态AI正在兴起，即融合文本、图像、基因组等多种数据源进行综合分析，从而提供更全面的健康洞察。联邦学习技术被引入医疗AI，允许不同机构在不共享原始数据的前提下协同训练模型，既保障隐私又提升性能。随着监管框架逐步完善（如FDA对AI医疗设备的审批指南更新），AI将更安全、可靠地融入日常医疗实践，成为医生不可或缺的智能助手。
