202X人工智能輔助醫(yī)療質(zhì)量提升策略演講人2025-12-13XXXX有限公司202XXXXX有限公司202001PART.人工智能輔助醫(yī)療質(zhì)量提升策略XXXX有限公司202002PART.引言：人工智能與醫(yī)療質(zhì)量的時代交匯引言：人工智能與醫(yī)療質(zhì)量的時代交匯作為一名在醫(yī)療質(zhì)量管理領(lǐng)域深耕十余年的從業(yè)者，我親歷了傳統(tǒng)醫(yī)療模式下的諸多挑戰(zhàn)：基層醫(yī)院診斷能力不足導(dǎo)致的誤診漏診、三甲醫(yī)院超負(fù)荷運轉(zhuǎn)引發(fā)的醫(yī)療效率瓶頸、海量醫(yī)療數(shù)據(jù)中隱藏的質(zhì)量風(fēng)險難以被及時發(fā)現(xiàn)……這些問題如同一道道“隱形枷鎖”，制約著醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量的提升。而近年來，人工智能（AI）技術(shù)的迅猛發(fā)展，為破解這些難題提供了全新的思路與工具。從影像識別到輔助決策，從流程優(yōu)化到風(fēng)險預(yù)警，AI正以“賦能者”的身份深度融入醫(yī)療質(zhì)量管理的各個環(huán)節(jié)，推動醫(yī)療服務(wù)從“經(jīng)驗驅(qū)動”向“數(shù)據(jù)+智能驅(qū)動”轉(zhuǎn)型。本文將從醫(yī)療質(zhì)量的核心內(nèi)涵出發(fā)，結(jié)合行業(yè)實踐與前沿探索，系統(tǒng)闡述人工智能輔助醫(yī)療質(zhì)量提升的策略路徑。我們不僅需要理解AI技術(shù)的應(yīng)用邏輯，更要思考如何將其與醫(yī)療的本質(zhì)——“以患者為中心”——深度融合，最終實現(xiàn)醫(yī)療質(zhì)量“安全性、有效性、效率性、公平性”的全面提升。XXXX有限公司202003PART.夯實數(shù)據(jù)基礎(chǔ)：構(gòu)建AI賦能的醫(yī)療質(zhì)量底座夯實數(shù)據(jù)基礎(chǔ)：構(gòu)建AI賦能的醫(yī)療質(zhì)量底座醫(yī)療質(zhì)量的提升離不開高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支撐。AI作為“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的技術(shù)，其性能高度依賴于數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性與標(biāo)準(zhǔn)化程度。在醫(yī)療場景中，數(shù)據(jù)分散在不同科室、不同系統(tǒng)（如電子病歷、影像系統(tǒng)、檢驗系統(tǒng)、病理系統(tǒng)），形成“數(shù)據(jù)孤島”；同時，數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一、標(biāo)注不規(guī)范、質(zhì)量參差不齊等問題，嚴(yán)重制約了AI模型的泛化能力與實用性。因此，構(gòu)建AI友好的醫(yī)療數(shù)據(jù)體系，是提升醫(yī)療質(zhì)量的前提與基礎(chǔ)。建立標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)采集與治理體系統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與接口規(guī)范基于國際標(biāo)準(zhǔn)（如HL7、FHIR）與國內(nèi)醫(yī)療數(shù)據(jù)規(guī)范（如《電子病歷基本架構(gòu)與數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)》），構(gòu)建醫(yī)院級數(shù)據(jù)中臺，打通各業(yè)務(wù)系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)壁壘。例如，我院通過建立“數(shù)據(jù)湖”架構(gòu)，實現(xiàn)了電子病歷、影像數(shù)據(jù)、檢驗結(jié)果、手術(shù)記錄等23類數(shù)據(jù)的實時匯聚與標(biāo)準(zhǔn)化處理，為AI模型訓(xùn)練提供了“清潔”的數(shù)據(jù)源。建立標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)采集與治理體系強(qiáng)化數(shù)據(jù)質(zhì)量管控機(jī)制建立“全流程數(shù)據(jù)質(zhì)控”體系，從數(shù)據(jù)采集（如規(guī)范醫(yī)囑錄入、影像掃描參數(shù)）、數(shù)據(jù)清洗（如去重、填補(bǔ)缺失值、糾正異常值）到數(shù)據(jù)標(biāo)注（如病理切片的專家標(biāo)注、影像病灶的邊界勾畫），每個環(huán)節(jié)均制定明確的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)與責(zé)任分工。例如，在AI輔助肺結(jié)節(jié)篩查項目中，我們聯(lián)合放射科與胸外科制定了5級肺結(jié)節(jié)標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)，邀請3名以上專家對標(biāo)注結(jié)果進(jìn)行交叉驗證，確保標(biāo)注準(zhǔn)確率≥95%。推動多模態(tài)醫(yī)療數(shù)據(jù)融合醫(yī)療質(zhì)量評估與提升需要綜合患者的臨床數(shù)據(jù)、影像數(shù)據(jù)、檢驗數(shù)據(jù)、基因數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)等多維度信息。AI技術(shù)可通過“多模態(tài)數(shù)據(jù)融合”技術(shù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的交叉驗證與深度挖掘。例如，在腫瘤診療中，我們將患者的CT影像、病理切片、基因測序數(shù)據(jù)與臨床分期、治療方案、預(yù)后數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析，構(gòu)建了“影像-病理-基因”多維度的AI輔助決策模型，使治療方案制定準(zhǔn)確率提升了18%。保障數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)醫(yī)療數(shù)據(jù)涉及患者隱私，其安全使用是AI應(yīng)用的前提。我們需嚴(yán)格遵守《數(shù)據(jù)安全法》《個人信息保護(hù)法》等法規(guī)，建立“數(shù)據(jù)脫敏-權(quán)限管控-審計追蹤”的全鏈條安全機(jī)制。例如，在AI模型訓(xùn)練中，采用“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”技術(shù)，原始數(shù)據(jù)不出院區(qū)，僅共享模型參數(shù)；在數(shù)據(jù)使用中，通過“角色-權(quán)限-數(shù)據(jù)”三維管控，確保數(shù)據(jù)僅被授權(quán)人員用于醫(yī)療質(zhì)量改進(jìn)相關(guān)研究。XXXX有限公司202004PART.優(yōu)化診療決策：AI驅(qū)動的診斷與治療精準(zhǔn)化優(yōu)化診療決策：AI驅(qū)動的診斷與治療精準(zhǔn)化診療決策的準(zhǔn)確性是醫(yī)療質(zhì)量的核心指標(biāo)。傳統(tǒng)診療中，醫(yī)生的決策高度依賴個人經(jīng)驗，易受主觀認(rèn)知、疲勞狀態(tài)、信息過載等因素影響。AI通過深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等技術(shù)，能夠快速處理海量醫(yī)療數(shù)據(jù)，為醫(yī)生提供“第二意見”，輔助其做出更精準(zhǔn)的診療決策。AI輔助診斷：提升“早發(fā)現(xiàn)、早診斷”能力影像診斷智能化醫(yī)學(xué)影像（如CT、MRI、病理切片）是疾病診斷的重要依據(jù)，但影像解讀高度依賴醫(yī)生經(jīng)驗。AI影像識別模型通過學(xué)習(xí)數(shù)萬甚至數(shù)十萬張標(biāo)注影像，能夠快速識別病灶、量化特征，輔助醫(yī)生提高診斷效率與準(zhǔn)確率。例如，我院引進(jìn)的AI眼底篩查系統(tǒng)，在糖尿病視網(wǎng)膜病變篩查中，敏感度達(dá)96.2%，特異度達(dá)94.8%，將基層醫(yī)生的漏診率從32%降至8%，顯著提升了早期眼病的檢出率。AI輔助診斷：提升“早發(fā)現(xiàn)、早診斷”能力病理診斷標(biāo)準(zhǔn)化病理診斷是“金標(biāo)準(zhǔn)”，但傳統(tǒng)病理閱片耗時較長（平均每張切片需15-30分鐘），且不同醫(yī)生間診斷一致性存在差異（如乳腺癌分級的一致性約為70%）。AI病理分析系統(tǒng)能夠通過數(shù)字化切片分割、細(xì)胞識別、定量分析，輔助病理醫(yī)生進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化診斷。例如，在前列腺癌Gleason分級中，AI系統(tǒng)的Kappa系數(shù)（衡量一致性的指標(biāo)）達(dá)0.85，較人工診斷提升了0.25，使診斷效率提升了3倍。AI輔助診斷：提升“早發(fā)現(xiàn)、早診斷”能力臨床決策支持系統(tǒng)（CDSS）應(yīng)用基于患者病歷數(shù)據(jù)、臨床指南與最新研究證據(jù)，CDSS能夠?qū)崟r提醒醫(yī)生潛在的診斷方向、治療風(fēng)險與藥物相互作用。例如，在急診胸痛患者診療中，CDSS通過整合患者心電圖、心肌酶、病史等信息，能夠在2分鐘內(nèi)生成“急性心肌梗死可能性評估報告”，準(zhǔn)確率達(dá)92%，使STEMI（ST段抬高型心肌梗死）患者從進(jìn)門到球囊擴(kuò)張（D2B）的時間平均縮短了23分鐘。AI輔助治療：實現(xiàn)“個體化、精準(zhǔn)化”干預(yù)手術(shù)規(guī)劃與輔助操作對于復(fù)雜手術(shù)（如神經(jīng)外科腫瘤切除、骨科關(guān)節(jié)置換），AI能夠基于術(shù)前影像數(shù)據(jù)構(gòu)建三維解剖模型，規(guī)劃最佳手術(shù)路徑，預(yù)測關(guān)鍵結(jié)構(gòu)風(fēng)險。例如，在腦膠質(zhì)瘤手術(shù)中，AI融合DTI（彌散張量成像）數(shù)據(jù)，能夠清晰顯示腦白質(zhì)纖維束與腫瘤的位置關(guān)系，輔助醫(yī)生在最大程度切除腫瘤的同時保護(hù)功能區(qū)，使患者術(shù)后神經(jīng)功能損傷率降低了15%。AI輔助治療：實現(xiàn)“個體化、精準(zhǔn)化”干預(yù)治療方案優(yōu)化腫瘤治療中，傳統(tǒng)“一刀切”方案難以滿足個體化需求。AI通過分析患者的基因突變、腫瘤微環(huán)境、既往治療反應(yīng)等數(shù)據(jù)，能夠預(yù)測不同治療方案的療效與副作用，輔助醫(yī)生制定“量體裁衣”的治療方案。例如，在非小細(xì)胞肺癌的治療中，AI模型通過檢測患者的EGFR、ALK、ROS1等基因突變狀態(tài)，能夠精準(zhǔn)預(yù)測靶向藥物的療效，使靶向治療有效率從65%提升至82%。AI輔助治療：實現(xiàn)“個體化、精準(zhǔn)化”干預(yù)藥物劑量與不良反應(yīng)預(yù)警藥物治療是臨床干預(yù)的重要手段，但藥物劑量不當(dāng)、不良反應(yīng)是影響醫(yī)療質(zhì)量的重要因素。AI通過分析患者的年齡、體重、肝腎功能、合并用藥等數(shù)據(jù)，能夠計算個體化藥物劑量，并預(yù)警潛在的不良反應(yīng)。例如，在抗凝治療中，AI系統(tǒng)能夠根據(jù)患者的INR（國際標(biāo)準(zhǔn)化比值）動態(tài)調(diào)整華法林劑量，使INR達(dá)標(biāo)率從68%提升至89%，出血事件發(fā)生率降低了27%。XXXX有限公司202005PART.提升管理效能：AI重塑醫(yī)療質(zhì)量管理體系提升管理效能：AI重塑醫(yī)療質(zhì)量管理體系醫(yī)療質(zhì)量不僅取決于診療環(huán)節(jié)，更依賴于科學(xué)的管理體系。傳統(tǒng)質(zhì)量管理多依賴“事后回顧”，存在滯后性、片面性等問題。AI技術(shù)通過實時監(jiān)測、智能分析、預(yù)測預(yù)警，推動質(zhì)量管理從“被動應(yīng)對”向“主動防控”轉(zhuǎn)變，提升管理效率與精準(zhǔn)度。AI驅(qū)動的醫(yī)療流程優(yōu)化預(yù)約與就診流程智能化傳統(tǒng)掛號、候診流程易導(dǎo)致患者等待時間長、資源利用效率低。AI通過分析歷史就診數(shù)據(jù)、科室負(fù)荷、醫(yī)生排班等信息，能夠優(yōu)化預(yù)約掛號策略，實現(xiàn)“按需分配”。例如，我院引入AI智能預(yù)約系統(tǒng)后，患者平均等待時間從45分鐘縮短至18分鐘，醫(yī)生日均接診量提升15%，資源利用率顯著提高。AI驅(qū)動的醫(yī)療流程優(yōu)化住院與手術(shù)流程協(xié)同化住院患者的檢查、手術(shù)、轉(zhuǎn)科等環(huán)節(jié)涉及多部門協(xié)作，易出現(xiàn)流程中斷、信息滯后等問題。AI通過構(gòu)建“住院患者全流程管理平臺”，實時追蹤患者狀態(tài)與檢查進(jìn)度，自動提醒各環(huán)節(jié)銜接點。例如，在腹腔鏡膽囊切除手術(shù)中，AI系統(tǒng)能夠同步協(xié)調(diào)術(shù)前檢查、手術(shù)室安排、麻醉準(zhǔn)備等環(huán)節(jié)，使患者術(shù)前等待時間從72小時縮短至48小時，手術(shù)排程效率提升了20%。AI輔助醫(yī)療質(zhì)量監(jiān)測與評價實時質(zhì)量指標(biāo)監(jiān)測傳統(tǒng)質(zhì)量監(jiān)測多依賴人工統(tǒng)計，存在數(shù)據(jù)滯后、覆蓋不全等問題。AI通過對接醫(yī)院信息系統(tǒng)，能夠?qū)崟r監(jiān)測核心質(zhì)量指標(biāo)（如住院患者壓瘡發(fā)生率、手術(shù)并發(fā)癥率、抗菌藥物使用率等），并生成動態(tài)趨勢圖。例如，我院通過AI質(zhì)量監(jiān)測平臺，實現(xiàn)了對“30天再入院率”的實時監(jiān)控，當(dāng)某科室再入院率超過閾值時，系統(tǒng)自動觸發(fā)預(yù)警，管理人員可及時介入分析原因，使全院30天再入院率從8.2%降至6.5%。AI輔助醫(yī)療質(zhì)量監(jiān)測與評價智能質(zhì)量評價與反饋基于AI的質(zhì)量評價系統(tǒng)能夠自動收集患者滿意度、醫(yī)生工作量、醫(yī)療費用等多維度數(shù)據(jù)，通過多維度分析，生成科室質(zhì)量評價報告，并指出改進(jìn)方向。例如，在患者滿意度評價中，AI通過自然語言處理技術(shù)分析患者的文本反饋（如投訴、建議），識別出“溝通不足”“等待時間長”等高頻問題，輔助科室針對性改進(jìn)，使患者滿意度從85分提升至92分。AI賦能醫(yī)療資源優(yōu)化配置醫(yī)療資源（醫(yī)生、設(shè)備、床位）的合理配置是提升醫(yī)療質(zhì)量的重要保障。AI通過分析區(qū)域疾病譜、患者流向、資源使用率等數(shù)據(jù)，能夠輔助衛(wèi)生管理部門優(yōu)化資源布局。例如，在區(qū)域醫(yī)療資源規(guī)劃中，AI通過分析某地區(qū)近5年的急診數(shù)據(jù)，預(yù)測未來3年心梗、腦卒中等急癥患者數(shù)量增長趨勢，建議增加2輛救護(hù)車、3臺DSA（數(shù)字減影血管造影機(jī)），使區(qū)域內(nèi)急性胸痛患者救治時間平均縮短了15分鐘。XXXX有限公司202006PART.強(qiáng)化患者中心：AI賦能全周期健康管理強(qiáng)化患者中心：AI賦能全周期健康管理醫(yī)療質(zhì)量的最終目標(biāo)是提升患者健康outcomes與就醫(yī)體驗。AI技術(shù)通過貫穿“預(yù)防-診療-康復(fù)-隨訪”全周期，為患者提供個性化、連續(xù)性的健康管理服務(wù)，真正實現(xiàn)“以患者為中心”。AI輔助疾病預(yù)防與早期篩查健康風(fēng)險評估基于患者的基因數(shù)據(jù)、生活習(xí)慣、既往病史等，AI能夠構(gòu)建疾病風(fēng)險預(yù)測模型，識別高危人群并給出干預(yù)建議。例如，在2型糖尿病預(yù)防中，AI模型通過分析年齡、BMI、血糖、家族史等10項指標(biāo)，預(yù)測糖尿病風(fēng)險，對高風(fēng)險人群推送“飲食指導(dǎo)”“運動計劃”等個性化干預(yù)，使糖尿病前期進(jìn)展為糖尿病的風(fēng)險降低了34%。AI輔助疾病預(yù)防與早期篩查智能健康監(jiān)測可穿戴設(shè)備（如智能手表、動態(tài)血壓計）結(jié)合AI算法，能夠?qū)崿F(xiàn)對患者生命體征的實時監(jiān)測與異常預(yù)警。例如，對于高血壓患者，AI通過分析其24小時血壓數(shù)據(jù)，能夠識別“杓型血壓”“非杓型血壓”等類型，并調(diào)整用藥方案，使血壓控制達(dá)標(biāo)率從58%提升至76%。AI提升患者就醫(yī)體驗智能導(dǎo)診與分診AI導(dǎo)診機(jī)器人通過自然語言處理技術(shù)，理解患者主訴，推薦合適的科室與醫(yī)生，減少盲目掛號。例如，我院AI導(dǎo)診系統(tǒng)準(zhǔn)確率達(dá)92%，患者平均尋找科室的時間從10分鐘縮短至3分鐘，顯著改善了就醫(yī)體驗。AI提升患者就醫(yī)體驗個性化健康教育AI根據(jù)患者的疾病類型、治療方案、文化程度，生成個性化的健康教育內(nèi)容（如視頻、圖文、語音）。例如，對于接受心臟支架植入的患者，AI推送“術(shù)后用藥注意事項”“康復(fù)運動計劃”等內(nèi)容，并設(shè)置提醒功能，使患者服藥依從性提升了25%。AI輔助康復(fù)與長期隨訪智能康復(fù)指導(dǎo)對于腦卒中、骨科術(shù)后等患者，AI通過計算機(jī)視覺技術(shù)分析患者的康復(fù)動作，實時糾正錯誤，輔助康復(fù)訓(xùn)練。例如，在腦卒中患者上肢康復(fù)中，AI康復(fù)系統(tǒng)能夠捕捉患者的關(guān)節(jié)活動角度、肌力水平，生成個性化訓(xùn)練計劃，使患者肌力恢復(fù)時間縮短了20%。AI輔助康復(fù)與長期隨訪長期隨訪與慢病管理AI通過電話、短信、APP等方式對患者進(jìn)行長期隨訪，監(jiān)測病情變化，及時調(diào)整治療方案。例如，在慢性心衰患者管理中，AI每日監(jiān)測患者體重、尿量、活動耐力等指標(biāo)，當(dāng)發(fā)現(xiàn)指標(biāo)異常時，自動提醒醫(yī)生干預(yù)，使心衰再住院率降低了30%。XXXX有限公司202007PART.筑牢安全防線：AI驅(qū)動的醫(yī)療風(fēng)險防控筑牢安全防線：AI驅(qū)動的醫(yī)療風(fēng)險防控醫(yī)療安全是醫(yī)療質(zhì)量的底線，任何環(huán)節(jié)的疏漏都可能導(dǎo)致嚴(yán)重后果。AI技術(shù)通過風(fēng)險預(yù)警、錯誤識別、根因分析，構(gòu)建“事前預(yù)防-事中干預(yù)-事后改進(jìn)”的全鏈條安全防控體系。AI輔助醫(yī)療差錯識別與預(yù)防用藥安全監(jiān)控AI通過實時監(jiān)測醫(yī)生開具的處方，識別藥物相互作用、劑量錯誤、禁忌癥等問題，及時提醒醫(yī)生修改。例如，在老年患者用藥中，AI能夠自動篩查“多重用藥”（同時使用≥5種藥物），并提示潛在的藥物相互作用風(fēng)險，使藥物不良反應(yīng)發(fā)生率降低了18%。AI輔助醫(yī)療差錯識別與預(yù)防手術(shù)安全核查智能化傳統(tǒng)手術(shù)安全核查依賴人工核對，易出現(xiàn)遺漏。AI通過電子標(biāo)簽、人臉識別等技術(shù)，實現(xiàn)患者、手術(shù)部位、手術(shù)器械的自動核對，確?！盎颊?、手術(shù)、部位”三準(zhǔn)確。例如，在骨科手術(shù)中，AI系統(tǒng)通過掃描患者腕帶與手術(shù)部位標(biāo)記，自動核對手術(shù)信息，近一年內(nèi)未發(fā)生一起手術(shù)部位錯誤事件。AI助力醫(yī)療不良事件分析醫(yī)療不良事件（如跌倒、壓瘡、院內(nèi)感染）是影響醫(yī)療質(zhì)量的重要因素。AI通過分析不良事件發(fā)生的時間、地點、人群、科室等數(shù)據(jù)，識別高危因素與發(fā)生規(guī)律，輔助管理者制定針對性改進(jìn)措施。例如，通過對院內(nèi)跌倒事件的分析，AI發(fā)現(xiàn)“夜間如廁”“地面濕滑”“藥物影響”是主要危險因素，建議增加夜間陪護(hù)人員、加強(qiáng)地面防滑處理、調(diào)整鎮(zhèn)靜藥物使用時間，使跌倒事件發(fā)生率從0.8‰降至0.3‰。AI構(gòu)建醫(yī)療風(fēng)險預(yù)警模型基于歷史數(shù)據(jù)與實時監(jiān)測，AI能夠構(gòu)建醫(yī)療風(fēng)險預(yù)警模型，預(yù)測可能發(fā)生的醫(yī)療安全事件。例如，在新生兒重癥監(jiān)護(hù)室（NICU），AI通過監(jiān)測心率、血氧、呼吸等生命體征，預(yù)測新生兒窒息、敗血癥等風(fēng)險，提前30分鐘發(fā)出預(yù)警，使新生兒窒息搶救成功率提升了12%。XXXX有限公司202008PART.倫理與人文：AI輔助醫(yī)療質(zhì)量提升的底線與溫度倫理與人文：AI輔助醫(yī)療質(zhì)量提升的底線與溫度AI是工具，其應(yīng)用必須始終以“患者福祉”為核心，堅守倫理底線與人文關(guān)懷。在追求技術(shù)效率的同時，我們需警惕“技術(shù)至上”的傾向，確保AI的發(fā)展方向與醫(yī)療的本質(zhì)——“治病救人、尊重生命”相契合。AI應(yīng)用的倫理邊界與規(guī)范明確AI的輔助角色AI是醫(yī)生的“助手”而非“替代者”，最終決策權(quán)必須由醫(yī)生掌握。在AI輔助診斷中，醫(yī)生需結(jié)合臨床經(jīng)驗對AI結(jié)果進(jìn)行復(fù)核，避免“過度依賴AI”。例如，在AI輔助肺結(jié)節(jié)篩查中，我們要求醫(yī)生對AI標(biāo)記的結(jié)節(jié)進(jìn)行二次確認(rèn)，確保診斷的準(zhǔn)確性。AI應(yīng)用的倫理邊界與規(guī)范避免算法偏見與公平性問題AI模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)可能存在地域、種族、性別等偏見，導(dǎo)致對特定人群的診斷或治療效果不佳。因此，需在數(shù)據(jù)采集階段確保多樣性，在模型訓(xùn)練中引入“公平性約束”，避免算法歧視。例如，在腫瘤AI模型訓(xùn)練中，我們納入了不同人種、性別、年齡的患者數(shù)據(jù)，確保模型對各類人群的預(yù)測準(zhǔn)確率無顯著差異。AI與醫(yī)療人文的融合技術(shù)賦能而