人工智能（AI）技术的不断革新引发了临床医学领域的诸多技术创新，并彻底改变了传统医学模式。AI在临床医学领域的应用主要体现于智能筛查、智能诊断、风险预测和辅助治疗等方面，并在其他应用领域展现了广阔的发展前景。AI临床医学是指通过将AI技术应用于临床医学领域，AI可以提供适当的诊断、预后和治疗决策，并满足4P医学原则的要求：预测性、预防性、个性化和参与性。本文回顾整理了国内外AI应用于临床医学领域的相关经验，旨在为国内临床医师全面介绍相关领域的概念与现状，并为AI未来在临床医学领域中的发展作出参考。

▋AI在内科学领域的研究

AI在心血管疾病领域通过优化诊断、预后、药物研发、精准治疗和临床试验，全面提升医疗精度与效率，推动个性化治疗的发展。

AI在呼吸疾病领域的应用，通过专家系统与深度学习技术，全面提升疾病诊断、慢病管理、精准影像分析和预后预测的效率与准确性，为呼吸疾病诊治提供智能化和精准化支持。

AI在消化疾病领域通过提升内镜图像识别、影像学诊断和疾病风险预测的精准性和效率，推动了早期筛查、个体化治疗和远程医疗的发展。

AI在内分泌代谢领域应用于糖尿病精准分型、并发症预测及个性化治疗方案制定，肥胖症病因分析及术后预后评估，骨质疏松和骨折风险预测，以及骨龄评估和其他内分泌代谢疾病的早期筛查与诊断，为精准医疗和高效临床决策提供了全新路径。

AI在血液系统疾病诊断中，通过形态学分析、免疫表型检测、细胞遗传学与分子生物学解析等技术，实现血细胞分类、流式细胞数据分析、染色体核型及荧光原位杂交实验图像处理、高通量分子数据解析，显著提高诊断效率和准确性。

AI在神经系统疾病领域通过推动精准诊断、个性化治疗、康复辅助、健康管理和新药研发，广泛应用于影像分析、疾病分类、药物靶点识别及康复设备创新等方面，为神经系统疾病的早期预警、治疗优化及健康干预提供了突破性解决方案。

▋AI在外科学领域的研究

通过深度学习、三维成像等技术助力精准诊断、手术规划、风险评估及术后管理，显著提升肝胆胰、胃肠、乳腺及甲状腺外科的效率与安全性，同时可以解释AI增强诊断透明度，为外科实践提供个性化、高效解决方案。AI在骨科的应用涵盖智能影像解析（如骨折检测与分类、CT/MRI辅助诊断、骨龄评估）、手术辅助（机器人手术助理、手术规划与模拟、术中实时监控、术后并发症预测）及康复支持（个性化康复、远程康复、智能评估与优化），通过深度学习、虚拟现实、物联网等技术显著提升诊断效率、手术精确性及康复效果。

▋AI在口腔医学的研究

AI在口腔的应用涉及疾病诊断、治疗规划和预后预测，通过机器学习和深度学习技术，显著提升了多个亚专业领域的诊疗效率和精准性。在疾病诊断方面，利用AI算法识别口腔肿瘤、龋病、牙周病及颞下颌关节紊乱等疾病，对根尖囊肿、牙源性角化囊性瘤、侵袭性牙周炎等复杂病症实现高灵敏度和高准确率的分类与分级。在治疗规划中，AI结合计算机辅助设计与制造技术用于个性化口腔修复体设计，利用自动分割和预测算法优化牙髓治疗、牙周治疗及颞下颌关节紊乱的干预策略，并在口腔种植学中通过人工神经网络和支持向量机构建预测模型，提高种植体设计及植入成功率。在预后预测中，AI通过分析患者人口统计学、临床信息及生活方式等数据，预测口腔疾病的复发风险、治疗效果和修复体寿命，为患者提供精准的维护计划，全面推动口腔医学的数字化转型与个性化发展。

▋AI在其他学科的研究

妇产科学：AI通过多模态数据分析精准诊断与管理妇科肿瘤，优化产科超声评估胎儿发育及妊娠风险，提升生殖医学中胚胎选择与个性化治疗方案的效率与标准化。此外，AI在助产方面主要应用于母胎监测、疾病预测与预警、产科疾病预后预测及诊疗决策支持，通过智能分析胎心率模式、远程母胎监护、早产预测预警、巨大儿与妊娠期糖尿病等疾病的精准预测，助力实现个性化干预与优化医疗资源配置，并通过基于机器学习的临床决策支持系统提升诊疗效率，改善妊娠结局，降低围产儿及孕产妇不良事件发生率。

儿科学：AI通过提供家庭场景的个性化儿科服务、赋能基层医生提升诊疗能力、助力专家强化疑难和罕见病处理，以及实现疾病筛查、诊断、随访和预后管理自动化，全面优化儿童健康管理体系。

眼科学：AI可精准识别视力威胁性眼底疾病并预测糖尿病视网膜病变的进展，通过高效筛查和优化试验设计，提升眼科诊断和研究效率，释放资源推动创新与技术发展。

精神病学：AI广泛应用于情感障碍、精神分裂、自闭症谱系障碍、注意力缺陷多动障碍、成瘾和睡眠障碍的诊断与治疗，通过处理多维数据、预测药物反应、优化治疗方案以及自动分析医疗数据，显著提升了疾病的早期检测、个性化干预和治疗效果。

麻醉学：AI主要应用于智能术前访视与评估、个性化麻醉方案设计、智能监测与预警、麻醉药品智能管理及患者自控镇痛管理等方面。通过整合患者数据和预测风险，AI提高了麻醉决策的精准性、医疗效率与安全性，有效减少了并发症和药物不良反应，促进了麻醉学向围术期医学的转型。

急诊医学：AI在急诊中的应用涵盖院前急救、院内急诊和急诊ICU，通过机器学习模型识别重症患者、优化分诊流程、实时评估病情及预测预后，显著提升急诊效率和诊治水平。

护理学：AI应用于慢性伤口护理（提供精准评估和风险预测）、护理管理（优化记录、诊断、计划制定和人员调度）、临床护理（实时监测、辅助诊断、个性化护理）、智能护理机器人（提升护理质量和效率）、以及基于大数据的护理质量管理（实时监控与评估），有效提升护理效率、准确性和患者安全性。

影像医学与核医学：AI在医学影像领域，通过优化成像质量、智能化工作流、图像处理与分析、影像组学以及自然语言处理，显著提高了诊断效率和准确性，推动了影像系统的智能化、自动化和精准化发展。AI在核医学中通过图像增强、疾病预测和靶向治疗优化诊断精度，尤其在PET/CT成像、肿瘤检测及放射性药物优化方面展现出巨大潜力。

康复医学：AI通过智能算法和机器学习技术分析患者康复数据，提供个性化治疗方案并优化康复进程，并能精准评估患者的康复进展，制定针对性训练计划，利用自然语言处理与患者交互，为康复指导和心理支持提供创新手段。

皮肤病学：AI应用于肿瘤检测、炎症评估、感染识别、色素分型以及特殊疾病的诊断和治疗优化，显著提高了诊断精准度、效率及个性化治疗水平。

▋展望

AI技术的迅速发展为临床医学带来了深远的影响，将推动中国医疗体系向智能化、精准化和个性化方向迈进。未来，AI在肿瘤、神经、心血管等重点领域将实现诊疗流程的全方位智能化，智能医疗设备、手术机器人及个性化康复技术将不断优化。此外，AI将进一步赋能基层医疗，解决医疗资源分布不均问题，通过远程医疗和智能辅助诊疗提升医疗服务的普惠性。中国在AI技术应用方面处于全球领先地位，特别是在临床医学领域的研究与应用中展现了卓越的创新能力和鲜明的特色。