AI在医学领域的应用正加速推动医疗体系向智能化、精准化方向变革，其核心价值体现在诊疗流程优化、辅助决策系统构建及医疗服务模式创新等方面。以下是当前研究进展的梳理：
一、精准诊疗体系的技术突破
1. 医学影像分析的革新
AI通过深度学习技术实现X光、CT、MRI等影像的自动化分析，例如乳腺癌筛查中将漏诊率降低5.7%，冠脉血流测定通过单一体位影像即可完成精准支架植入规划，诊断效率提升显著。
2. 个性化治疗与基因组学应用
结合基因数据和生物信息分析，AI可制定精准治疗方案，如浙大二院通过定量血流分数预测术后疗效，实现个性化介入治疗。
3. 疾病预测与药物研发加速
基于大数据的疾病预测模型支持早期干预，AI驱动的药物筛选将研发周期缩短40%，成本降低30%。FDA已加速审批多项AI驱动的肿瘤筛查工具。
二、智能辅助决策系统的全流程覆盖
1. 诊前智能预判
温医大附一院的预问诊系统通过人机交互生成电子病历，匹配科室的准确率达92%；AI分诊系统（如智能心电仪）实现急诊患者快速分类。
2. 诊中实时辅助
数字陪诊系统提供全流程路径规划，涵盖导航、缴费、检查预约等环节，平均缩短患者就诊时间25%；手术机器人辅助操作精度达0.1mm级，降低术中风险。
3. 诊后动态管理
“诊后一清单”系统推送电子就诊小结，数字医生分身基于大模型解答康复问题，相比网络检索指导有效性提升60%。
三、技术支撑体系的关键进展
1. 多模态大模型融合应用
从L1阶段的交互式大语言模型到L3目标导向智能体（Agent），AI逐步实现医疗场景的深度渗透。云知声提出的“算力-模型-数据”三位一体模式已在多家医院落地。
2. 数据处理能力提升
AI医疗数据工厂整合千万级临床数据训练模型，使肺结节检测灵敏度达99%，阅片时间缩短33%。
四、挑战与发展方向
当前仍面临数据孤岛、基层医疗资源不均等瓶颈。未来趋势包括：构建多模态智能诊疗体系，开发融合循证的智能体算法；通过AI共享区域医疗数据推动资源下沉，完善全周期健康管理；加速AI技术从“可用”向“可靠”的临床验证转化。
