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美国的医疗保健差异仍然是一个关键的挑战，不成比例地影响了服务不足的人群，例如种族和少数民族，农村社区和低收入群体。这些差异表现在获得医疗服务，疾病患病率的变化和健康状况较差的情况下表现出来。人工智能（AI）的出现和大数据通过实现更精确的数据驱动干预措施来解决这些系统不平等的变革潜力。AI算法可以分析大量数据集，以发现隐藏的模式和相关性，识别高危人群并以前所未有的准确性来预测健康结果。大数据来自电子健康记录（EHR），健康的社会决定因素（SDOH）和实时健康监测设备，可全面了解患者健康和社区级别的差异。本文探讨了如何利用AI和大数据来减少美国的医疗保健差异，重点是制定有针对性的策略，以改善服务不足人群的医疗保健获取，质量和成果。通过整合预测分析，机器学习模型和自然语言处理，医疗保健提供者可以更好地分配资源，个性化治疗计划和简化护理协调。此外，AI驱动的工具可以帮助识别医疗保健系统中的偏见，从而确保更公平的护理分配。本文还讨论了诸如数据隐私，算法偏见和数字鸿沟等挑战，如果不解决，这可能会加剧差异。解决方案包括道德AI框架，包容性数据实践和社区参与，以确保技术采用同等地受益。最终，人工智能和大数据有望彻底改变医疗保健服务，从而使其更加公平，高效和响应边缘化社区的需求。
AA和大数据解决医疗保健...
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