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摘要二十一世纪见证了信息学方面的重大进步，重塑了我们对数据处理和可访问性的理解。人工智能（AI），包括机器学习（ML），深度学习（DP）和神经网络（NN）等技术，准备革新医学。AI具有分析大量数据，提取有意义的见解并做出准确预测的能力，从而授权行业做出明智的决策，推动创新并提高效率。医学AI的景观已经显着发展，证明了医学图像的专家水平疾病检测以及各个行业有希望的突破。AI通过利用先进的算法和机器学习能力来改善诊断，治疗计划和整体患者护理，从而彻底改变了医学实践。但是，在常规临床实践中的医疗AI系统的部署仍需要挖掘，提出复杂的道德，技术和以人为中心的挑战，必须解决以成功实施。尽管AI算法在回顾性的医学调查中显示出功效，但它们转化为实际的医疗环境的有限，这引起了人们对其可用性和与医疗保健专业人员的互动的担忧。此外，实际医学实践中回顾性数据集的代表性受到过滤和清洁偏见的影响。广泛的临床，基因组学和数字成像数据的可用性，再加上医疗机构和技术巨头的投资，强调了AI在医疗保健领域的潜力。将AI整合到临床医学中，对改变医疗保健提供，改善患者护理以及革命方面（例如诊断，治疗计划，药物发现，个性化治疗和医学成像）具有巨大的希望。具有先进的算法和机器学习能力，医疗保健中的AI和机器人技术可以分析大量医疗数据，提取有意义的见解并提供准确的预测，并赋予医疗保健专业人员以做出知情决策并优化资源分配。本评论文章探讨了AI在跨多个领域彻底改变医疗保健提供的强大潜力，强调需要克服挑战并利用其在临床实践中的变革能力。
人工智能（AI）对医疗保健的影响
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