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近年来，人工智能（AI）技术在医疗健康领域展现出前所未有的潜力，正在深刻改变疾病的预防、诊断、治疗和管理方式。从智能影像识别到个性化用药建议，AI正成为医生的得力助手和患者健康管理的新工具。
实际应用方面，AI已在多个场景落地。在医学影像分析中，AI算法能快速识别肺结节、乳腺癌、脑出血等病变，准确率接近甚至超过资深放射科医生。谷歌DeepMind开发的AI系统能在眼科疾病筛查中实现早期糖尿病视网膜病变的自动检测，显著提升基层医院的诊疗效率。AI还被用于药物研发，通过模拟分子结构和预测药效，将新药研发周期从数年缩短至几个月，降低研发成本。
优势明显：一是提升效率，AI可24小时不间断工作，大幅减少人工重复劳动；二是增强精准度，基于大数据的深度学习模型能发现人类难以察觉的细微模式；三是推动普惠医疗，偏远地区可通过AI辅助诊断获得高质量医疗服务。
AI在医疗中的推广也面临挑战。常见问题包括数据隐私保护不足、算法偏见导致误诊风险、医生接受度不一以及法规滞后等问题。若训练数据主要来自特定人群，AI可能对其他种族或性别群体效果不佳。建立多中心、多样化数据集和透明的算法审计机制至关重要。
最新趋势显示，AI正与物联网（IoT）、区块链、5G等技术融合。可穿戴设备收集的生理数据结合AI分析，使慢性病如高血压、糖尿病的远程监测成为可能。联邦学习技术让医疗机构在不共享原始数据的前提下协同训练AI模型，既保障隐私又提升模型性能。AI将更深度嵌入临床路径，从“辅助决策”向“自主决策”迈进，但需伦理与法律框架同步完善。
