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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，再到健康管理，其应用场景日益广泛且深入。在实际应用中，AI已被用于医学影像分析，例如通过深度学习算法自动识别肺部结节、乳腺癌早期病变或脑卒中病灶，显著提高医生阅片效率和准确性。AI驱动的电子病历系统能智能提取关键信息，帮助临床决策支持系统快速生成诊疗建议，减少人为疏漏。AI还在药物研发中发挥重要作用，通过模拟分子结构和预测药效，大幅缩短新药研发周期，降低试错成本。
AI的优势显而易见：它能够处理海量数据并发现人类难以察觉的模式，提升疾病预测能力；AI可实现24/7无休工作，缓解医护人员短缺问题；个性化医疗成为可能，如基于基因组数据和生活习惯制定专属治疗方案。常见问题也不容忽视——数据隐私保护、算法偏见、模型可解释性不足以及医疗伦理争议仍需政策和技术共同解决。若训练数据主要来自某一族群，AI模型可能对其他人群误诊率更高。
最新趋势显示，AI正与物联网（IoT）设备结合，如可穿戴设备实时监测心率、血糖等指标，并将数据上传至云端进行AI分析，实现慢性病的早期预警和远程管理。联邦学习技术兴起，允许医院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泛化能力。随着算力增强和多模态数据融合（文本、图像、基因等），AI将在精准医疗、公共卫生预测和全球健康治理中扮演更核心角色，推动医疗服务向智能化、普惠化迈进。
