随着医疗技术的不断发展以及临床诊疗手段的日益多样化,医学检验数据的规模和复杂程度也在不断攀升。如何从海量且结构多样的医学检验数据中提取有价值的信息,并将其应用于临床诊断与疾病预防,是医学研究和医疗服务亟待解决的重要课题。人工智能技术为医学检验数据分析提供了强大的手段与方法。结合医学检验数据的特点,充分利用人工智能算法进行数据聚类、分类、预测与诊断支持等工作,可有效提高医学检验的准确性与效率,进而为临床诊疗提供科学依据与决策支持。本文围绕医学检验数据分析的需求与挑战,探讨了基于人工智能技术的关键方法,并对实际应用中的困难与前景进行了论述。研究表明,人工智能对医学检验数据的深度挖掘与分析已在多种疾病诊断、药物研发以及公共卫生管理等领域取得了显著的效果。

医学检验；人工智能；机器学习；深度学习；数据分析

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DOI： https://doi.org/10.62639/sspis23.20250203

Published： 2025