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近年来，人工智能（AI）技术正以前所未有的速度重塑医疗行业。从辅助诊断到个性化治疗，AI不仅提升了诊疗效率，还显著改善了患者体验。在影像识别领域，AI算法已能准确识别肺部结节、乳腺肿瘤和眼底病变，其准确率甚至超过部分放射科医生。这使得早期癌症筛查成为可能，大幅降低漏诊率。AI驱动的电子健康记录（EHR）系统可自动整理病历数据，帮助医生快速获取关键信息，减少人为错误。
AI在药物研发中的应用也日益广泛。传统新药开发周期长达10年且成本高昂，而AI可以通过分析海量生物数据快速筛选潜在靶点，将研发时间缩短30%以上。英国公司Exscientia利用AI设计出全球首个AI生成的药物分子，并进入临床试验阶段，标志着AI从辅助工具迈向核心创新角色。
尽管优势明显，AI在医疗落地中仍面临挑战。数据隐私保护、算法透明度不足以及医生对AI结果的信任问题，是当前亟需解决的痛点。不同地区医疗资源分布不均，导致AI模型在偏远地区适用性受限。最新趋势显示，联邦学习（Federated Learning）正在成为解决方案之一——它允许医疗机构在不共享原始数据的前提下协同训练AI模型，兼顾效率与隐私安全。
AI与物联网（IoT）、5G通信结合，将推动远程诊疗和智能病房的发展。可穿戴设备实时采集心率、血糖等指标，通过AI分析预警慢性病风险，实现“预防为主”的健康管理新模式。随着政策支持和技术成熟，AI将成为医疗体系不可或缺的核心驱动力。
