AI辅助诊断正成为现代医疗技术的重要分支，通过机器学习、自然语言处理与计算机视觉等技术，为医生提供更精准的决策支持。以下是核心技术分类与应用场景：
核心技术分类
机器学习模型
利用海量医学数据训练预测算法，如基于深度学习的影像识别系统自然语言处理(NLP)
分析电子病历与医学文献，提取关键诊断信息计算机视觉
通过图像识别技术辅助病理分析与放射影像诊断
应用场景
- 影像诊断 - CT/MRI图像异常检测 ✅
- 病理分析 - 滑膜细胞识别与分类 🔬
- 症状预测 - 基于患者数据的疾病风险评估 📊
- 辅助决策 - 提供多维度诊断建议与治疗方案对比 🔄
技术挑战
- 数据隐私保护 🛡️
- 模型可解释性需求 📌
- 跨学科协作壁垒 🤝
- 实际临床验证周期 ⏳
如需深入了解AI在医疗领域的具体应用案例，可访问：/tech/resources/ai-assisted-diagnosis/case_studies