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人工智能（AI）正以前所未有的速度重塑医疗行业，尤其是在医疗诊断领域。通过深度学习、自然语言处理和计算机视觉等技术，AI能够辅助医生更快速、精准地识别疾病，从而提升诊疗效率和患者预后。在放射科，AI算法可自动分析CT或MRI图像，帮助发现早期肺癌、脑卒中或乳腺癌病灶，其准确率已接近甚至超过资深放射科医师。
AI在实际应用中展现出显著优势：它能大幅缩短诊断时间，尤其适用于急诊场景；AI具备“永不疲倦”的特性，可全天候处理大量影像数据，降低人为误判风险；AI还能整合电子病历、基因组数据和实验室结果，提供个性化诊断建议，推动精准医疗发展。
AI在医疗诊断中的推广仍面临挑战。常见问题包括数据隐私保护、模型可解释性不足以及临床医生对AI工具的信任度不高。不同医院的数据标准不统一，导致AI模型泛化能力受限。为解决这些问题，全球正在探索联邦学习、差分隐私等技术，以实现跨机构协作训练模型的同时保障患者信息安全。
最新趋势显示，AI正从“辅助诊断”向“自主决策”迈进。美国FDA已批准多款AI辅助诊断系统用于糖尿病视网膜病变筛查和心电图异常检测。生成式AI（如大语言模型）正被用于医学文献解读、症状推理和医患沟通优化，进一步拓展AI在临床流程中的价值。未来几年，随着算力提升、数据治理完善和法规成熟，AI将成为医生不可或缺的智能助手，助力实现“早发现、早干预、早治疗”的健康目标。
