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摘要：人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术在与医疗保健系统的集成方面取得了最显著的进步，但在发挥其全部潜力方面面临着诸多挑战。本系统文献综述的目的是对医疗保健领域现有的 AI 和 ML 应用进行广泛分析，重点关注诊断、预测分析、个性化医疗和行政操作。该综述确定了关键的创新和实际好处，同时还解决了基于数据隐私、算法透明度和 AI 模型中的偏见的重大限制和道德考虑。该方法涉及使用 Pub Med、IEEE Xplore、Scopus 期刊和 Web Science 对学术数据库进行广泛搜索，以使用目标关键字和布尔运算符来优化搜索结果。研究是根据明确的纳入标准纳入的，以强调过去五年以英文发表的同行评审文章。数据提取由两位审阅者独立进行，以确保准确性。研究结果显示，人工智能驱动的诊断工具和预测分析取得了长足进步。然而，它突出了关键的差距，特别是在监管框架和与现有医疗基础设施的互操作性方面。本评论强调了合乎道德和公正的人工智能应用的必要性，以便为未来的研究和政策制定提供建议。在这篇评论中，分析旨在指导医疗保健专家和政策制定者。此外，研究人员还负责整合人工智能和机器学习技术，优化患者治疗结果并提高全球医疗服务质量。
进展、挑战和未来方向的系统文献综述
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