#探寻人工智能，从技术到真实世界#
例子1：AI脑部CT/核磁影像辅助筛查（最贴合神经内科）

急诊来了一位疑似脑梗的病人，医生要快速看脑部CT。
AI模型提前学了几十万张脑部片子，能几秒内标出可疑梗死区域、出血点，把病灶位置圈出来提醒医生。

优势：人连续看几十张片子容易疲劳漏诊，AI不知疲倦，做初筛提速。
局限：AI不能直接下诊断！
它只是“看出图像上有异常阴影”，分不清是陈旧老病灶、伪影，还是新发脑梗。最终是不是脑梗、怎么用药，必须医生结合病人症状、病史综合判断。

类比：AI就像一个帮医生“先粗看一遍片子、标记可疑地方”的助手，没有独立看病的能力。

例子2：AI辅助医学科普（你平时做的短视频科普）

我们用大模型快速整理脑梗、高血压、药物相互作用的科普知识点，生成口播文案。
优势：快速搜集、整理大量医学资料，节省写稿时间。

局限：AI会出现医学幻觉，比如编造不存在的药物副作用、搞错指南推荐方案。
必须由临床医生逐条核对内容，才能对外发布，不能AI写好直接发布。

例子3：AI预测脑卒中复发风险

输入患者年龄、血压、血糖、既往病史等数据，AI根据既往大量患者数据，算出这位病人脑梗复发概率。

优势：给医生参考，提前重点干预高危人群。
局限：每个人个体差异很大，AI算出来的只是概率参考，不是定论，不能单凭这个结果开药。