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  “确实,从很早开始,就有团队尝试将AI引入影像诊断,尤其在放射科领域应用较多。”于泽兴介绍,像X光片、CT片这类标准化的平面图像,非常适合深度学习算法进行训练与识别,因此AI在这些领域的发展起步较快。
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  然而,张澍强调,这种能力并不能无限制地扩展。人工智能在识别“共性”疾病方面表现出色,但人类的健康问题往往是一道“主观题”,其中包含着复杂且难以量化的“个性”因素。在处理复杂的心血管疾病,如心律失常时,AI技术能够协助医生快速识别潜在风险和心电图异常。然而,要深入理解疾病发展的全身性原因和动态变化过程,医生的临床经验和对患者个体状况的精准评估则显得尤为重要。“心脏并非独立运作的器官,其健康状况及功能表现受到心理状态、整体环境、生活习惯等多种因素的共同作用。”张澍指出。
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