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人工智能技术的迅速发展正在深刻改变医疗领域，其中在医学影像识别方面的应用尤为引人关注。医学影像在临床诊断中扮演着重要角色，而人工智能技术的介入使得影像分析更加快捷、精准和可靠。本文通过综述相关文献，探讨人工智能在医学影像识别中的应用现状、技术与方法以及未来发展趋势。
人工智能在医学影像识别领域的应用涉及多个方面，其中包括但不限于疾病筛查、诊断辅助、影像分割和特征提取等。研究表明，人工智能在乳腺癌、肺癌、脑部疾病等方面的影像识别准确率逐渐超越人类医生，为临床医生提供了更可靠的诊断依据。
在人工智能技术与医学影像识别的结合中，深度学习是目前最为热门的研究领域之一。卷积神经网络（CNN）等深度学习模型的引入使得医学影像的特征提取和分类变得更加高效和精准。同时，迁移学习、强化学习等技术也逐渐被引入医学影像识别中，为提高识别准确性和效率提供了新的思路。
值得注意的是，尽管人工智能在医学影像识别中的应用前景广阔，但仍然面临一些挑战和限制。数据安全性、模型解释性、临床实用性等问题亟待解决，同时，跨数据集的通用性和模型的鲁棒性也是当前研究的热点问题之一。
未来，随着数据量的增加、算法的进一步优化以及跨学科合作的加深，人工智能在医学影像识别领域的应用将不断取得突破和进步。精准的医学影像识别技术将为临床诊断提供更加可靠的支持，助力医学健康事业迈向新的发展阶段。
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