5 加纳大学医学中心研究助理，摘要 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 可以通过改进诊断和治疗程序来彻底改变医疗保健系统，从而改善患者的健康。基于大数据，这些技术可以找到人眼无法看到的相关性。这样做可能导致更早的诊断、更好的治疗和更有效的药物开发。然而，如果不解决道德和专业性问题，例如数据隐私和归纳偏差，人工智能和机器学习在医疗保健领域的应用就无法成功。为了保护患者，重要的是这些技术的设计和使用必须合乎道德，确保患者能够控制它们的部署。随着人工智能和机器学习技术的不断发展，有必要在研发上投入更多资金来解决它们的潜在问题。 1. 简介 人工智能和机器学习在医疗保健中的应用在全球范围内引起了广泛关注。手术、康复、护理和生命体征监测只是近年来这些创新得到广泛应用的几个领域。如果能够创建比人脑能够识别的更多的算法和信息，那么通过其他方式无法识别的疾病就成为可能。人工智能和机器学习的概念是“个性化医疗”的最好例子，它致力于使治疗更有效、更针对患者。然而，在这些突破之中，在医疗领域充分发挥这些技术的潜力仍存在一些障碍 (Rane, J., et al., 2024)。数据隐私、数据准确性和人工智能解决方案的集成是提供以患者为中心的护理过程中需要解决的一些挑战。本文的主要目的是全面分析人工智能和机器学习在医疗行业中的作用及其现代化。本文首先概述了医疗保健的现状，然后深入讨论了将人工智能和机器学习整合到医疗保健系统中所面临的挑战和潜在问题。然后介绍这些技术的优势，最终得出结论，强调对医疗保健未来的期望（Santosh，KC 等人，2022 年）。