AI医疗通过提升诊断效率、个性化治疗和疾病预防显著优化医疗服务，但也面临数据隐私、算法偏见和医生依赖等挑战。

优势

1. 精准高效诊断：AI可快速分析医学影像（如CT、MRI），识别微小病变，降低漏诊率，尤其在癌症筛查中表现突出。
2. 个性化治疗方案：结合基因数据、病史等多维信息，为患者定制药物选择和治疗计划，减少副作用。
3. 疾病预测与早期干预：通过分析健康数据预测慢性病风险，实现“治未病”，如心血管疾病预警。
4. 医疗资源优化：在基层或偏远地区辅助初步筛查，缓解专家资源不足问题，提升整体诊疗效率。

劣势

1. 数据依赖与隐私风险：需大量高质量医疗数据训练，但数据产权不清或泄露可能侵犯患者隐私。
2. 算法偏见与误诊：训练数据分布不均可能导致诊断偏差（如性别差异误判），且黑盒模型可解释性差。
3. 医生过度依赖：可能削弱临床判断力，尤其在复杂病例中仍需医生经验综合评估。

AI医疗是革新传统医疗的双刃剑，需平衡技术创新与伦理监管，未来需完善数据规范并加强人机协作。