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回答1
我们邀请临床执业医师解答上述提问，您可以进行追问或是评价
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潘涛 主任医师
江苏省中医院
三级甲等
心内科
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AI医疗诊断心慌胸闷受数据质量、算法模型、疾病复杂性、医生经验、设备性能等因素影响。 1. 数据质量：AI学习的数据若存在偏差、不完整，会影响诊断准确性。 2. 算法模型：不同算法模型对心慌胸闷诊断的敏感度和特异度有差异。 3. 疾病复杂性：心慌胸闷病因多样，如冠心病、心律失常、心肌病等，AI可能难以全面准确判断。 4. 医生经验：AI不能替代医生临床经验和综合判断能力。 5. 设备性能：用于采集数据的设备性能不佳，会使AI诊断结果受影响。 AI医疗在诊断心慌胸闷方面有一定辅助作用，但受多种因素限制，难以做到完全精准诊断。临床中需结合医生专业判断和其他检查手段，以提高诊断准确性。
2025-03-12 04:07
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