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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，从药物研发到患者管理，AI技术正在提升医疗服务的效率与精准度。在影像诊断中，AI算法可以快速识别肺结节、乳腺肿块等异常结构，准确率已接近甚至超过资深放射科医生。这不仅缩短了诊断时间，还减少了人为误判的可能性。
在慢性病管理方面，AI驱动的可穿戴设备能够实时监测心率、血糖、血压等指标，并通过机器学习模型预测潜在风险。比如糖尿病患者佩戴智能手环后，系统可在血糖波动前发出预警，帮助用户及时调整饮食或用药，从而避免并发症发生。
AI的优势显而易见：一是提升效率，减少重复性人工工作；二是增强决策支持，让医生基于更全面的数据做出判断；三是推动精准医疗发展，实现“因人施治”。挑战依然存在。数据隐私保护是核心问题之一，医疗数据高度敏感，如何合规使用成为各国监管重点。AI模型的“黑箱”特性也引发信任危机——医生和患者常难以理解其决策逻辑，影响临床采纳意愿。
最新趋势显示，联邦学习（Federated Learning）正在兴起，它允许医院在不共享原始数据的前提下联合训练AI模型，既保障隐私又提升算法性能。生成式AI如大语言模型（LLM）正被用于医学文献分析、电子病历结构化整理，甚至辅助医生撰写诊疗方案，极大减轻文书负担。未来几年，随着政策完善和技术成熟，AI将从辅助工具逐步演变为医疗体系的核心组成部分，助力全球健康公平与高质量医疗服务的普及。
