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　　以肺结节筛查为例，传统阅片模式下，医生每看一个病人，需要手动翻阅300至400张 CT断层图像，不仅耗时耗力，还易出现视觉疲劳导致漏诊。而 AI凭借深度学习算法，可在数秒内完成全肺扫描，不仅能精准标注病灶位置，还能量化分析结节大小、密度、边缘特征等参数，并基于大数据模型给出初步良恶性概率评估。
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　　不过，作为医学影像中的重要分支，超声科的情况却远比想象中复杂。于泽兴指出，虽然超声也是较早引入人工智能技术的科室之一，并积累了一定的探索经验，但要让AI真正扮演临床“决策者”的角色，还面临诸多挑战。
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