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人工智能（AI）正在深刻改变医疗行业的运作方式，从辅助诊断到个性化治疗，其应用已经渗透到临床实践的多个环节。目前，AI在医学影像分析中表现尤为突出，例如通过深度学习算法识别肺部结节、乳腺癌早期病变等，准确率可媲美甚至超越资深放射科医生。AI还能用于电子病历的自然语言处理，帮助医生快速提取关键信息，提高诊疗效率。
在药物研发领域，AI加速了新药靶点发现和分子筛选过程，将原本需要数年的时间缩短至数月。AI驱动的预测模型正被用于疾病风险评估，如糖尿病、心血管疾病等慢性病的早期预警，使健康管理更加主动。这些技术不仅提升了医疗服务的质量，还降低了医疗成本，尤其对资源匮乏地区具有重大意义。
AI在医疗中的推广仍面临挑战。数据隐私保护是首要问题，医疗机构需确保患者数据的安全合规使用；算法透明性和可解释性不足可能导致医生和患者对AI决策的信任缺失；不同医院系统间的互操作性差也限制了AI模型的大规模部署。解决这些问题，需要政策制定者、技术开发者和医疗从业者共同协作。
最新趋势显示，生成式AI（如大语言模型）正在成为医生助手的新工具，能自动撰写病历摘要、提供诊疗建议，甚至协助科研文献综述。联邦学习技术让多机构在不共享原始数据的前提下协同训练AI模型，进一步推动医疗AI的普及与落地。随着硬件算力提升和算法优化，AI将在精准医疗、远程监护和智能手术机器人等领域发挥更大价值，为全球健康带来革命性变革。
