临床问题
人工智能(AI)如何推进医疗保健发展？其当前应用场景有哪些？未来需在哪些方面改进？
关键结论
人工智能在医疗领域的应用具有提升临床护理质量与效率、加速科研进程、赋能患者与社区的潜力，但需解决技术与伦理双重挑战。
背景：作为计算机科学的分支，人工智能通过模拟人类智能实现模式识别，已成为近年来医疗创新的核心驱动力。
研究设计：文献综述
研究机构：沙特阿拉伯利雅得国王法赫德医疗城第二健康集群
研究综述：基于11项研究证据，作者系统阐述了人工智能在医疗中的应用现状与前景。当前，人工智能主要通过医学影像分析算法提升诊疗速度与准确性。机器学习(ML)与深度学习(DL)技术实现突破性进展——ML算法可转化为代码应用，DL技术已能实现疾病早期筛查。人工智能驱动的临床决策支持系统可降低人为诊断误差、优化决策支持、提高数据可重复性，并辅助医生更高效地利用数据与文档。成功整合人工智能需解决两大核心问题：数据安全与智能分析。实施挑战包括伦理规范（隐私保护、知情同意、自主权）、高质量数据获取以及与现有医疗系统的兼容性问题。作者特别强调，当人工智能应用于预测、诊断和治疗领域时，需建立更高标准的证据体系。
文献来源：Alhejaily AMG. 医疗保健中的人工智能（综述）. Biomed Rep. 2024;22:11. doi:10.3892/br.2024.1889.
评论：该综述系统分析了人工智能在医疗中的应用场景，涵盖复杂数据分析、临床决策支持及诊断精度提升。文中既展示医学影像分析与个性化医疗的实践成果，也深入探讨了伦理监管、系统整合等制约因素，为技术有效落地提供重要参考。——Eric Gantwerker 医学博士
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