医疗保健中的AI：迈向临床应用之路

2026年的医疗AI已超越了图像分割或诊断提取等简单演示。实际的临床应用需要处理多样化的数据类型——表格数据、电子健康记录、医学图像和序贯决策——每种类型都有独特的挑战。数据清洗至关重要：缺失值、不一致的编码和伪影必须结合临床洞察力处理，而非仅依赖自动化统计。大型语言模型（LLM）最适合作为数字助理，用于生成草稿和结构化文本，但它们可能产生幻觉或捏造事实。检索增强生成（RAG）将LLM锚定在本地知识库中，从而减少但并未消除错误。FDA和WHO等监管机构监督AI赋能的医疗设备，而欧盟《人工智能法案》将许多医疗AI系统归类为高风险。最终决策始终由临床团队作出，因此这不仅仅是“医生参与”，而是“临床团队参与”。