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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，再到医院运营优化，其应用场景日益丰富。在实际应用中，AI已广泛用于医学影像分析，例如通过深度学习算法识别肺部结节、乳腺癌早期病变等，准确率接近甚至超过资深放射科医生。AI驱动的电子病历系统能自动提取关键信息，帮助医生快速了解患者历史，减少重复录入时间。
在优势方面，AI显著提升了诊疗效率和准确性。以糖尿病视网膜病变筛查为例，AI模型可在数秒内完成眼底照片分析，相比传统人工筛查，可覆盖更多人群并降低漏诊风险。AI还能预测疾病发展趋势，如基于患者数据建立风险模型，提前预警心衰或阿尔茨海默症，实现早干预。对于资源匮乏地区，AI赋能的远程医疗平台让基层医生也能获得专家级支持，缩小城乡医疗差距。
常见问题包括数据隐私保护、算法偏见及临床落地难度。医疗数据高度敏感，如何合规使用成为挑战；若训练数据缺乏多样性，AI可能对特定群体误判，引发伦理争议。许多AI工具尚未完全融入现有医疗流程，需跨学科协作推动标准化和验证。
最新趋势显示，生成式AI正在改变药物研发范式。利用大语言模型分析海量文献，加速靶点发现；AI模拟分子结构，缩短新药筛选周期。多模态融合技术（如结合影像、基因组与电子病历）正推动精准医疗迈向更高阶段。随着监管框架完善和临床证据积累，AI将在慢病管理、老年照护和公共卫生决策中发挥更大价值。
