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人工智能（AI）有可能显着改变医生的角色并彻底改变医学实践。这篇定性评价文章总结了过去12个月的人工智能健康研究，涉及不同的医学专业，并讨论了与这一新兴技术相关的当前优势和挑战来源:https://wzwxpx.com/xwzx/202412-23.html。来源:https://wzwxpx.com/zhishi/202412-49.html

医生，特别是担任领导职务的医生，需要了解人工智能在健康方面的进展速度，以便他们随时准备领导卫生系统采用所需的变革。关键点：“人工智能现已被证明在诊断各种疾病方面与人类一样有效，在某些情况下，更有效。”

在预测自杀未遂时，最近的研究表明AI比人类更好来源:https://wzwxpx.com/cshi/202412-94.html。“人工智能目前的优势在于能够从大型数据集中学习并识别可用于诊断病症的模式，使其与涉及模式识别的诊断测试中涉及的医学专业直接竞争，例如病理学和放射学”。AI目前面临的挑战包括法律责任和错误发生时的疏忽归因，以及与患者选择相关的道德问题。

人工智能系统也可以与需要识别和减轻的偏差一起开发或学习偏差。作为医生和健康领导者，我们需要开始准备专业，以便与AI合作，并在将来可能被AI和先进的机器人系统取代来源:https://wzwxpx.com/cshi/202412-71.html。将其与涉及模式识别的诊断测试的医学专业直接竞争，例如病理学和放射学。AI目前面临的挑战包括法律责任和错误发生时的疏忽归因，以及与患者选择相关的道德问题。

现在的人工智能发展到这样的水平，其实并不是基于医学上对大脑的工作原理掌握，目前医学上对大脑的工作原理知之甚少的来源:https://wzwxpx.com/zhishi/202412-139.html。所以现在的人工智能是通过一条与人大脑工作原理不一样的途径发展起来的，而结果可以达到人脑工作的效果来源:https://wanghongming.com/cshi/202501-189.html。

数据管理机制不够健全、监管创新步伐相对迟滞来源:https://www.wanghongming.com/bkjj/202412-4.html。来源:https://wanghongming.com/zhishi/202412-68.html

高质量的医疗数据对提升人工智能在医疗健康领域应用的准确性有着至关重要的作用来源:https://wanghongming.com/zhishi/202412-63.html。医疗人工智能的应用依赖于广泛而准确的数据输入，也将产出大量数据，因此必须要有健全高效的数据集成和管理机制与之相适配。

鉴于人工智能系统的医疗自动化决策是通过机器深度学习海量医疗健康数据后所做出，大规模医疗数据在使用过程或面临泄露风险，对个人隐私造成不利影响来源:https://wanghongming.com/cshi/202501-151.html。来源:https://wanghongming.com/bkjj/202412-70.html

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