AI技术在医疗领域的应用显著提升了诊断效率与精准度，同时推动个性化医疗发展，但也面临数据隐私、责任界定等挑战。

优点：

1. 高效精准诊断：AI通过影像识别（如CT、MRI）快速检测肿瘤、骨折等病变，减少漏诊误诊，例如Google DeepMind的眼底筛查技术可媲美专业医生。
2. 个性化治疗：结合基因组数据和生活习惯，AI为患者匹配靶向药物（如Foundation Medicine），优化治疗方案并降低副作用。
3. 资源优化与远程医疗：AI预诊系统分流患者，减轻医院负荷；便携设备（如Butterfly超声）让偏远地区获得专家级诊断支持。

缺点：

1. 数据隐私风险：训练需大量敏感医疗数据，存在泄露隐患，需强化合规管理机制。
2. 责任界定模糊：AI决策错误时，医生、开发者或算法的责任归属尚不明确，法律框架待完善。
3. 依赖性与技术局限：过度依赖AI可能削弱医生判断力，且AI难以应对复杂病例或实时更新医学知识。

AI医疗的潜力与挑战并存，需平衡技术创新与伦理规范，未来应聚焦数据安全、人机协作等方向。