随着科技的飞速发展，机器学习在医疗领域的应用日益广泛，尤其在辅助诊断、疾病预测等方面展现出巨大潜力，这一技术如同一把双刃剑，其“利”与“弊”的平衡成为亟待探讨的议题。
机器学习通过分析海量医疗数据，能够发现人类难以察觉的疾病模式和关联，提高诊断的准确性和效率，在肺癌早期筛查中，机器学习算法能准确识别微小病灶，为患者赢得宝贵的治疗时间，它还能在流行病预测、药物研发等方面发挥重要作用。
机器学习的“弊”也不容忽视，数据偏差可能导致算法对某些群体产生不公平的判断，隐私泄露风险也随之增加，过度依赖机器学习可能导致医生丧失临床判断能力，影响医患信任关系。
如何在利用机器学习带来的便利的同时，确保其公平性、安全性和伦理性，成为医疗领域亟待解决的问题，通过加强数据治理、算法透明度、医工结合等措施，或许能更好地发挥机器学习的积极作用，让其在医疗诊断中真正成为一把“利剑”。
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