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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，从疾病早期筛查到个性化治疗方案制定，AI技术正在成为医生和患者之间的重要桥梁。当前，AI在医学影像识别中的应用尤为突出，例如通过深度学习算法分析CT、MRI图像，可快速准确识别肺结节、乳腺癌等病变，准确率已超过90%，显著高于传统人工判读。这一技术不仅提升了诊断效率，还降低了误诊漏诊风险。
AI驱动的电子病历系统能够自动提取关键信息，帮助医生更快了解患者历史病史，从而优化诊疗流程。在慢性病管理方面，AI结合可穿戴设备数据，持续监测心率、血糖、血压等指标，实现远程健康管理，尤其适用于糖尿病和高血压患者。这种“预防为主”的模式减少了急诊入院率，也降低了整体医疗支出。
AI的优势显而易见：一是提高效率，减少重复性劳动；二是增强精准度，降低人为误差；三是推动资源公平分配，偏远地区也能通过远程AI辅助获得优质医疗服务。挑战同样存在——数据隐私保护、算法偏见、医生接受度以及法规滞后等问题亟待解决。若训练数据集中某一族群样本不足，AI模型可能对其他群体表现不佳，引发伦理争议。
最新趋势显示，生成式AI（如大语言模型）正被用于临床决策支持系统，能根据患者症状自动生成初步诊断建议，提升基层医院的诊疗水平。联邦学习技术让多机构在不共享原始数据的前提下协同训练AI模型，兼顾了数据安全与模型性能。未来3–5年，AI将更深入融合到药物研发、基因编辑和公共卫生预警体系中，成为智慧医疗的核心引擎。
