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string(7) "第8章"
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string(2408) "杂的病情，做出最终的综合判断，并给予他们人性的温暖、安慰和希望。”
智能诊断的新纪元：从微观到宏观的精准把握<在医院的神经内科，王教授及其团队正在利用一套先进的AI认知功能评估系统，用于筛查和追踪阿尔茨海默症（老年痴呆症）的极早期征兆。
传统的纸笔式神经心理量表和简单的画钟测试，往往只能在认知障碍已经比较明显、脑部病理改变较为严重时才能发现问题。
而这套系统，通过让患者在配备压力传感和运动追踪的平板电脑上完成一系列定制化的认知任务（如记忆配对、轨迹规划、 Stroop色词测试），并同步记录、分析其操作轨迹的平滑度、反应时间的波动、错误模式的特异性，甚至通过自然语言处理（NLP）技术分析其自发性对话的语言复杂性、词汇丰富度、句法结构和逻辑连贯性，能够在临床症状出现前5到10年，就识别出具有高风险转化趋势的轻度认知障碍（MCI）个体。
“我们正在经历一场医疗范式的根本性转变，从传统的‘治疗已发生的疾病’，转向更前沿的‘预测并维持健康状态’，也就是‘治未病’。”
王教授展示着系统生成的个人认知能力多维趋势图解释道，“AI通过深度学习数百万份各类人群的长期纵向随访数据（包括影像、基因、体液标志物、行为数据），学会了识别那些我们过去完全忽略的、极其微妙的生物行为标志物，从而实现对疾病超早期、甚至发病前的风险分层和干预。”
在肿瘤科，AI辅助诊断与治疗决策系统正在深刻改写癌症治疗的规则。
系统能够从数字化的全切片病理扫描图像中，识别出即使人类资深病理专家也可能忽略的微小肿瘤细胞巢、特殊的间质结构或免疫细胞浸润模式，并提供定量的肿瘤突变负荷（TMB）估算、免疫评分等指标。
更为惊叹的是，这些算法模型具备持续在线学习的能力——每诊断一个新的病例，经过专家审核确认后，它的知识库就更新一次，诊断的准确性、鲁棒性和泛化能力也随之提升一点，真正实现了“越用越聪明”，形成了一个不断进化的集体智慧网络。
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