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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，随着人工智能（AI）技术的快速发展，其在医疗领域的应用逐渐成为研究热点。本文综述了当前关于AI在医疗诊断、个性化治疗及健康管理等方面的研究进展，并探讨了面临的挑战。

首先，在疾病诊断方面，AI通过深度学习算法对医学影像进行分析，显著提高了早期癌症筛查的准确率。例如，谷歌DeepMind开发的AI系统能够精准识别乳腺癌病理切片，其表现甚至优于部分专业医生。此外，自然语言处理技术也被广泛应用于电子病历数据挖掘，为临床决策提供支持。然而，这些模型仍需大量高质量标注数据来训练，且存在误诊风险。

其次，在个性化治疗领域，AI通过整合患者的基因信息、生活习惯等多维度数据，实现精准用药推荐。IBM Watson Health便是典型案例之一，它能够根据患者具体情况制定个性化治疗方案。但该过程涉及复杂的伦理问题，如隐私保护和数据安全。

最后，在健康管理中，可穿戴设备结合AI算法实时监测用户健康状况，帮助预防慢性病发生。尽管如此，如何平衡技术创新与医疗规范之间的关系仍是亟待解决的问题。

总之，虽然AI为医疗行业带来了革命性变革，但仍面临数据质量不高、算法透明度不足等诸多障碍。未来需加强跨学科合作，推动技术落地应用的同时确保其安全性与可靠性。

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