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AI快速准确地分析大型数据集的能力已导致医学诊断方面的显着进步。AI算法在解释医学图像（例如X光片和MRIS）方面表现出了非凡的熟练程度，有时甚至在识别诸如癌症等疾病的早期迹象方面的表现都超过了人类专家。此外，AI驱动的预测分析可以预见患者的风险并促进及时的干预措施，为更多个性化和积极主动的医疗保健铺平了道路。1尽管有这些进步，但必须解决一些关键问题，以确保AI在医疗保健中的负责任和有效整合。一个重要的问题是算法偏见的风险。AI系统从历史数据中学习，如果这些数据集不充分多样化和代表性，则由此产生的算法可以无意间永久存在健康差异。使用多样化的包容性数据集开发AI系统来减轻这种风险并确保公平的医疗保健结果至关重要。2
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