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人工智能（AI）正在深刻改变医疗行业的运作方式，从疾病诊断到个性化治疗，再到医院管理效率提升，AI的应用场景日益广泛。在实际应用中，AI已成功用于医学影像分析，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，其准确率甚至超过部分经验丰富的放射科医生。在病理学领域，AI辅助系统可快速分析数千张组织切片，帮助病理医师提高诊断效率和一致性。
AI的优势不仅体现在精度上，还在于其处理海量数据的能力。以电子健康记录（EHR）为例，AI能够整合患者的基因信息、生活习惯和既往病史，生成个性化的健康管理方案。这不仅提升了诊疗精准度，也显著降低了误诊率和重复检查成本。AI驱动的预测模型可用于慢性病风险预警，如糖尿病或心血管疾病早期干预，使医疗模式从“治已病”转向“防未病”。
尽管前景广阔，AI在医疗中的落地仍面临挑战。常见问题包括数据隐私保护、算法透明度不足以及临床医生对AI工具的信任度较低。尤其在多中心数据共享方面，不同医院的数据格式不统一，导致模型训练受限。AI决策缺乏可解释性，使得医生难以理解其判断依据，影响临床采纳意愿。
最新趋势显示，联邦学习（Federated Learning）技术正被引入医疗AI开发，允许各机构在不共享原始数据的前提下联合训练模型，有效缓解数据孤岛问题。生成式AI如大语言模型（LLM）开始用于临床问答、病历自动生成和患者教育，极大减轻医护人员文书负担。随着法规完善和技术成熟，AI将更深度融入临床路径，成为医生的“智能助手”，推动精准医疗迈向新阶段。
