人工智能在医疗领域的应用并不算晚，早在20世纪70年代就已出现雏形，但受限于技术成熟度、数据规模和政策法规等因素，其大规模落地确实晚于金融、零售等行业。核心亮点包括：早期专家系统用于辅助诊断、21世纪后深度学习推动精准医疗、当前AI已渗透影像识别/药物研发/健康管理等全链条。
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早期探索阶段（1970-2000年）
医疗AI始于MYCIN等专家系统，能通过规则库分析细菌感染并推荐抗生素，但因算力不足和知识库更新困难未能普及。同期IBM开发的Dendral系统已能协助化学分子结构分析，为后来AI药物研发奠定基础。 -
技术突破期（2000-2015年）
随着机器学习算法优化，IBM Watson在2011年展示癌症治疗方案推荐能力。影像识别领域，AI对肺结节检出准确率达90%以上，但受限于医疗数据隐私性，训练样本规模远少于互联网行业。 -
加速落地期（2015年至今）
卷积神经网络（CNN）使医学影像分析误差率降至5%以下，中国2020年批准首款AI辅助诊断软件。AI制药将新药研发周期从10年缩短至2-3年，智能穿戴设备实时监测慢性病成为可能。
医疗AI虽起步不晚，但因其直接关乎生命健康，需经历更严格的临床验证。未来随着多模态大模型和联邦学习技术发展，AI将更深度参与个性化诊疗全流程。建议关注AI与医生协同诊疗的新模式，而非替代关系。
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