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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，再到患者管理，其应用场景日益广泛。在实际应用中，AI已被用于医学影像分析，例如通过深度学习算法识别肺部结节、乳腺癌早期病变和脑卒中迹象，准确率可达到或超过资深放射科医生水平。AI驱动的电子健康记录（EHR）系统能自动提取关键信息，帮助临床医生快速制定治疗方案，显著提升诊疗效率。
AI的优势不仅体现在精度和速度上，还在于其强大的数据处理能力。传统医疗依赖人工整理病历和检测结果，而AI可以整合多源异构数据（如基因组、影像、实验室指标），实现个性化医疗。在癌症治疗中，AI模型可基于患者的基因特征推荐最有效的靶向药物，提高疗效并减少副作用。AI还能预测疾病风险，如糖尿病足溃疡或心力衰竭再入院，为预防性干预提供依据。
尽管前景广阔，AI医疗仍面临挑战。常见问题包括数据隐私保护、算法偏见以及医生对AI结果的信任度不足。若训练数据主要来自某一地区人群，可能导致模型在其他群体中表现不佳。监管机构如FDA正在建立更严格的AI医疗器械审批流程，确保技术安全有效。
最新趋势显示，生成式AI（如大语言模型）正被用于辅助医患沟通和临床决策支持。AI助手可自动生成病历摘要、回答患者常见问题，甚至模拟问诊场景训练医学生。随着联邦学习等隐私计算技术的发展，跨机构数据协作将更加安全高效，推动AI医疗迈向“普惠化”阶段。
