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应用场景:辅助诊断、药物研发、病历分析、个性化治疗等。
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技术挑战:数据隐私保护、模型可解释性(黑箱问题)、医疗数据多样性不足、跨模态数据整合(如影像 + 病历)等。
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伦理争议:误诊责任界定、算法偏见(如对少数族裔群体的医疗建议偏差)、患者知情权(是否告知使用 AI 辅助诊断)等。
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人工智能大模型(如 GPT-4、Claude 等)在医疗领域的应用现状如何?目前面临哪些技术挑战和伦理争议?
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