人工智能在临床医学诊断中的‘精准度’与‘误诊’风险如何平衡？

在临床医学领域，人工智能（AI）的引入极大地提高了诊断的效率和速度，但其“精准度”与“误诊”风险之间的平衡一直是业界关注的焦点，AI算法依赖于大数据训练，其精准度虽高，但当面对罕见病或复杂病例时，可能因数据不足而出现误诊，算法的“黑箱”特性也使得其决策过程难以被完全理解和验证，增加了误诊的风险。

为平衡这一矛盾，临床医生需与AI系统紧密合作，利用其辅助诊断而非完全替代，应加强对AI算法的透明度和可解释性研究，确保其决策过程可被审查和验证，持续扩大AI算法的训练数据集，特别是针对罕见病和复杂病例的样本，也是提高其精准度的关键，人工智能在临床医学中的应用需谨慎平衡其“精准度”与“误诊”风险，以实现最佳的临床效果和患者安全。