近年来,人工智能(artificial intelligence,AI)技术飞速发展,特别是在深度学习和自然语言处理(natural language processing,NLP)领域,正在推动医疗模式的深刻变革[1]。AI通过复杂数据的自动特征提取和模式识别,基于统计数据的精准预测...近年来,人工智能(artificial intelligence,AI)技术飞速发展,特别是在深度学习和自然语言处理(natural language processing,NLP)领域,正在推动医疗模式的深刻变革[1]。AI通过复杂数据的自动特征提取和模式识别,基于统计数据的精准预测,已广泛应用于疾病诊断、治疗方案优化和患者管理等方面,显著提升了医疗效率和质量。医学与AI的深度融合,为实现个性化医疗、减少医疗资源分配不均和推动科研创新提供了强大动力。耳科疾病种类繁多,涵盖听力障碍、平衡功能异常和形态畸形等,诊断往往依赖高精度的影像分析和经验丰富的专业医生。然而,医疗资源短缺和基层医疗水平不足限制了疾病的早期发现与治疗。AI通过精确的影像分析、智能信号处理和辅助诊断,有望弥补这些不足,提升诊断效率和准确率,尤其在中耳炎、耳郭畸形和眩晕疾病的识别与干预方面展现出巨大潜力[2-4]。展开更多
文摘近年来,人工智能(artificial intelligence,AI)技术飞速发展,特别是在深度学习和自然语言处理(natural language processing,NLP)领域,正在推动医疗模式的深刻变革[1]。AI通过复杂数据的自动特征提取和模式识别,基于统计数据的精准预测,已广泛应用于疾病诊断、治疗方案优化和患者管理等方面,显著提升了医疗效率和质量。医学与AI的深度融合,为实现个性化医疗、减少医疗资源分配不均和推动科研创新提供了强大动力。耳科疾病种类繁多,涵盖听力障碍、平衡功能异常和形态畸形等,诊断往往依赖高精度的影像分析和经验丰富的专业医生。然而,医疗资源短缺和基层医疗水平不足限制了疾病的早期发现与治疗。AI通过精确的影像分析、智能信号处理和辅助诊断,有望弥补这些不足,提升诊断效率和准确率,尤其在中耳炎、耳郭畸形和眩晕疾病的识别与干预方面展现出巨大潜力[2-4]。
