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文献综述：人工智能在医疗领域的应用与挑战

近年来，人工智能（AI）技术在医疗领域取得了显著进展。从疾病预测到精准治疗，AI的应用为医疗服务带来了革命性的改变。本文综述了近年来关于AI在医疗领域研究的现状及主要成果，并探讨其面临的挑战。

首先，在疾病诊断方面，AI通过深度学习算法能够快速分析医学影像数据，如X光片、CT和MRI等，准确识别病灶位置。例如，谷歌DeepMind开发的AI系统能够在眼底照片中检测糖尿病视网膜病变，准确率接近专业医生水平。此外，AI还能协助病理学家进行癌症筛查，提高早期发现的概率。然而，这些模型需要大量高质量标注数据支持，而数据获取往往受到隐私保护法规限制。

其次，在个性化治疗层面，基于患者基因组信息和临床数据构建的预测模型，可实现精准用药指导。IBM Watson Health便是典型代表之一，它能够根据每位患者的独特情况推荐最佳治疗方案。但与此同时，如何确保算法公平性、避免偏见成为亟待解决的问题。

尽管前景广阔，AI在医疗中的应用仍面临诸多障碍。一方面，高昂的研发成本和技术壁垒限制了中小型医疗机构采用；另一方面，法律法规滞后于技术创新速度，使得数据共享与伦理审查变得复杂。因此，未来需加强跨学科合作，推动政策完善，共同促进AI技术健康发展，助力全球医疗事业迈向更高层次。

总之，随着计算能力提升以及数据积累增加，AI正在重塑传统医疗模式。面对机遇与挑战并存的局面，我们应保持开放态度，积极探索可行路径，让这一新兴力量更好地服务于人类健康福祉。