人工智能在医学中的应用：如何诊断疾病

人工智能在医学疾病图片诊断中应用广泛，主要通过以下几种方式：

- 数据收集与预处理：收集各类疾病图片，如X光、CT、MRI影像及病理切片图等，标注图像中的病灶部位、疾病类型等信息。对图像进行归一化、增强对比度等预处理，提升图像质量，让AI更好识别特征。

- 构建与训练模型：常用卷积神经网络（CNN），其卷积层能自动提取图像特征。以AlexNet、VGG、ResNet等经典CNN模型为基础，根据疾病诊断需求调整结构和参数。使用标注好的预处理图片对模型训练，过程中，模型通过反向传播算法不断调整参数，减少预测结果与真实标签间的误差，提升诊断准确性。

- 模型评估与优化：用未参与训练的测试集评估训练好的模型，通过准确率、召回率、F1值等指标判断性能。若性能不佳，分析原因并优化，如增加数据量、调整模型结构、优化训练参数等。

- 疾病诊断与辅助决策：将待诊断的医学图片输入优化后的模型，模型快速分析并输出疾病预测结果，包括疾病可能性、病灶位置与大小等信息。医生参考AI诊断结果，结合临床经验、患者症状和病史做最终诊断决策。