人工智能（AI）已成为现代医疗领域的变革性力量，尤其在医学诊断方面。随着机器学习、深度学习和临床决策支持系统的进步，AI驱动的诊断工具越来越能够以速度、规模和精度分析复杂的医疗数据。本文综述了AI在医学影像、预测诊断和决策支持中的关键应用，并讨论了持续存在的挑战，如偏见、可解释性、监管和伦理部署。最新证据表明，负责任地整合AI可以显著提高诊断准确性和运营效率，同时补充临床专业知识。索引词——人工智能、医学诊断、机器学习、医疗分析、临床决策支持、可解释AI。
AI在医学诊断中的技术
A. 机器学习和深度学习：已开发出监督和非监督模型来分类、分割和预测疾病进展。深度学习架构，如卷积模型和生成模型，在影像和模式识别的诊断任务中经常展现出改进效果。Nature+1
B. 自然语言处理（NLP）：NLP有助于从临床笔记、放射学报告和非结构化电子健康记录（EHR）数据中提取可操作的见解，从而将临床背景整合到诊断模型中。JMIR
C. 预测分析：预测性AI模型分析历史和实时数据，以预测疾病发作、进展和风险，包括在临床症状显现之前就能预测慢性疾病的模型。World Economic Forum
III. 在医学诊断中的应用
A. 医学影像：用于诊断影像（如X光、CT、MRI和病理切片）的AI工具已显示出提高准确性和工作流程效率的能力。研究表明，AI有助于区分良性和恶性发现，并加速解读。ScienceDirect+1
B. 临床决策支持系统（CDSS）：基于AI的CDSS整合多模态数据（实验室、影像、临床路径），提供实时诊断建议和排除选项，增强医生在复杂临床场景中的表现。PMC+1
C. 早期疾病检测与罕见病：AI诊断工具通过比传统审查周期更快地提供候选诊断和推荐检查方案，缩短了罕见病的“诊断漫长旅程”。VUMC News
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