性深度学习模型、集成学习模型等，提高模型的准确性和可靠性，同时增强模型的解释性。

（三）临床验证与监管

在 AI 系统投入临床应用之前，进行严格的临床试验和验证，确保其安全性和有效性。同时，建立健全的监管机制，规范 AI 医疗产品的研发、审批和使用。

（四）人机协作

强调医生与 AI 的协作，充分发挥医生的临床经验和专业知识，结合 AI 的数据分析能力，共同做出更准确的诊断决策。

七、结论

AI 辅助医疗影像诊断在提高准确性和可靠性方面具有巨大的潜力，但仍面临诸多挑战。通过优化数据管理、改进模型算法、加强临床验证与监管以及促进人机协作等策略，可以进一步提高 AI 辅助诊断的性能，为医疗影像诊断带来更精准、高效的解决方案。未来，随着技术的不断进步和研究的深入，AI 有望在医疗领域发挥更大的作用，为人类健康事业做出更大的贡献。然而，在推广和应用 AI 技术的过程中，我们必须始终保持谨慎和科学的态度，确保其安全、有效、可靠地服务于临床实践。