胃石症人工智能辅助诊断

1/1胃石症人工智能辅助诊断第一部分胃石症概述及临床表现 2第二部分胃石症传统诊断方式及局限性 3第三部分人工智能辅助诊断胃石症的理论基础 5第四部分人工智能辅助诊断胃石症的方法及技术 8第五部分人工智能辅助诊断胃石症的临床应用价值 11第六部分人工智能辅助诊断胃石症的潜在局限性 14第七部分人工智能辅助诊断胃石症的未来发展方向 16第八部分人工智能辅助诊断胃石症的伦理及法律问题 18

第一部分胃石症概述及临床表现关键词关键要点胃石症概述

1.胃石症是指在胃内形成固体团块的疾病，主要成分为食物残渣和分泌物。

2.胃石症的发病率较低，但随着胃镜检查的普及，检出率逐渐升高。

3.胃石症可分为原发性胃石症和继发性胃石症，原发性胃石症病因不明，继发性胃石症多与胃动力障碍、幽门梗阻、胃手术等因素有关。

胃石症临床表现

1.胃石症患者可无明显临床症状，或仅有上腹部疼痛、恶心、呕吐等消化道症状。

2.若胃石较大或数量较多，可导致胃扩张、胃穿孔、胃出血等严重并发症。

3.胃石症的临床表现与胃石的性质、大小、数量、位置等因素有关。胃石症概述

胃石症，顾名思义，是指胃内存在坚硬的石块状物质，又称胃石病，属于消化系统常见病。据统计，胃石症的发病率约为0.1%～0.3%，男女发病率无明显差异。胃石症可发生于任何年龄段，但以中老年人居多。

胃石的形成主要与饮食习惯和胃肠道功能障碍有关。饮食习惯中，食用过多不易消化的食物，如柿子、山楂、杨梅、香蕉、橘子、柚子、菠萝等，或食用过多含有大量纤维素的食物，如芹菜、韭菜、木耳等，均可增加胃石形成的风险。胃肠道功能障碍，如胃酸分泌过多、胃蠕动减弱等，也可导致胃石形成。

胃石症的临床表现

胃石症的临床表现多种多样，主要取决于胃石的大小、数量、质地及胃肠道功能状态等因素。常见临床表现包括：

1.上腹部疼痛：胃石刺激胃黏膜，引起上腹部疼痛。疼痛性质可为钝痛、灼痛、绞痛或胀痛。疼痛程度不一，轻者仅有轻微不适，重者可表现为剧烈疼痛，甚至难以忍受。

2.恶心呕吐：胃石阻塞幽门或胃出口，导致食物通过受阻，引起恶心呕吐。呕吐物中可含有食物残渣、胃液，甚至胃石碎片。

3.腹胀：胃石阻塞胃肠道，导致胃肠道气体和食物残渣无法正常排出，引起腹胀。腹胀程度与胃石大小、数量相关，胃石越大、数量越多，腹胀越明显。

4.消化不良：胃石的存在影响胃的正常消化功能，导致消化不良。消化不良的表现包括食欲减退、腹部饱胀、餐后嗳气、反酸、烧心等。

5.其他表现：胃石症患者还可出现体重减轻、贫血、黑便等表现。这些表现通常是由于胃石长期刺激胃黏膜，导致胃黏膜糜烂、溃疡，甚至出血所致。

值得注意的是，胃石症的临床表现并不典型，常与其他胃肠道疾病混淆，如胃溃疡、胃炎、胆囊结石等。因此，准确诊断胃石症需要结合患者病史、临床表现、影像学检查等综合评估。第二部分胃石症传统诊断方式及局限性关键词关键要点【传统内窥镜检查】：

1.通过将一根细长的管子（内窥镜）插入胃中，医生可以观察胃的内部。

2.这项检查通常需要局部麻醉，并且可以在门诊进行。

3.虽然传统内窥镜检查是胃石症诊断的标准方法，但它也存在一些局限性。

【X线造影】：

胃石症传统诊断方式

胃石症的传统诊断方式包括：

*病史询问和体格检查：医生会询问患者的症状、病史和生活方式，并进行体格检查以寻找胃石症的体征，如腹部压痛、叩击痛等。

*影像学检查：包括X线检查、超声检查、CT检查和磁共振成像（MRI）检查。其中，X线检查是胃石症最常用的影像学检查方法，可显示胃石的形状、大小、位置和数量。超声检查可显示胃石的回声特征，有助于诊断胃石症。CT检查和MRI检查可提供更详细的胃石信息，但费用较高，且对患者的放射线暴露较多。

*胃镜检查：胃镜检查是胃石症的直接观察方法，可清晰地显示胃石的形状、大小、位置和数量，并可直接取石。然而，胃镜检查是一种侵入性检查，可能会引起患者的不适和并发症。

胃石症传统诊断方式的局限性

胃石症的传统诊断方式存在一定的局限性，包括：

*准确率低：传统影像学检查对胃石的检出率不高，尤其是对于较小的胃石或位于胃窦部的胃石，检出率更低。

*灵敏度低：传统影像学检查对胃石的灵敏度不高，即漏诊率高。

*特异性低：传统影像学检查对胃石的特异性不高，即误诊率高。

*侵入性：胃镜检查是一种侵入性检查，可能会引起患者的不适和并发症。

*费用高：CT检查和MRI检查费用较高，且对患者的放射线暴露较多。第三部分人工智能辅助诊断胃石症的理论基础关键词关键要点计算机视觉技术

1.利用计算机视觉技术对胃镜图像进行分析，提取胃石症相关的特征，如胃石的形状、大小、位置等，并进行量化。

2.通过训练深度学习模型，使模型能够自动识别胃石症的特征，并将其与其他胃部疾病区分开来。

3.计算机视觉技术可以提高胃石症的诊断准确率，减少误诊和漏诊的发生。

机器学习算法

1.利用机器学习算法对胃镜图像中的胃石症特征进行分类和识别，并建立胃石症的诊断模型。

2.通过训练机器学习模型，使模型能够自动学习胃石症的特征，并将其与其他胃部疾病区分开来。

3.机器学习算法可以提高胃石症的诊断效率，缩短诊断时间，为患者提供更及时的治疗。

数据挖掘技术

1.利用数据挖掘技术从大量的胃镜图像数据中提取与胃石症相关的有用信息，并进行分析和整理。

2.通过数据挖掘技术发现胃石症的潜在发病机制和危险因素，为胃石症的预防和治疗提供依据。

3.数据挖掘技术可以提高胃石症的诊断准确率，减少误诊和漏诊的发生，为患者提供更有效的治疗。

自然语言处理技术

1.利用自然语言处理技术对胃镜图像中的文字信息进行分析和处理，提取与胃石症相关的关键信息，如胃石的位置、大小、形状等。

2.通过自然语言处理技术建立胃石症的知识库，为胃石症的诊断和治疗提供辅助信息。

3.自然语言处理技术可以提高胃石症的诊断效率，缩短诊断时间，为患者提供更及时的治疗。

医学图像融合技术

1.利用医学图像融合技术将胃镜图像与其他医学影像数据（如CT、MRI等）进行融合，以获得更加全面的胃石症信息。

2.通过医学图像融合技术可以提高胃石症的诊断准确率，减少误诊和漏诊的发生，为患者提供更有效的治疗。

3.医学图像融合技术可以提高胃石症的诊断效率，缩短诊断时间，为患者提供更及时的治疗。

多模态数据分析技术

1.利用多模态数据分析技术将胃镜图像、CT图像、MRI图像等多种医学影像数据进行融合分析，以获得更加全面的胃石症信息。

2.通过多模态数据分析技术可以提高胃石症的诊断准确率，减少误诊和漏诊的发生，为患者提供更有效的治疗。

3.多模态数据分析技术可以提高胃石症的诊断效率，缩短诊断时间，为患者提供更及时的治疗。人工智能辅助诊断胃石症的理论基础：

1.图像识别：

-计算机视觉技术可以分析胃镜图像或CT扫描图像，识别出胃石的特征性表现，例如大小、形状、密度、位置等，有助于胃石的诊断。

2.机器学习：

-通过训练机器学习算法，利用胃镜图像或CT扫描图像的特征，可以将胃石与其他疾病进行区分，提高诊断的准确性。

-机器学习算法可以通过学习大量的数据来不断提高其性能，从而提高胃石的诊断效率。

3.深度学习：

-深度学习算法是一种高级的机器学习算法，具有更强的特征提取和分类能力。

-深度学习算法可以学习胃镜图像或CT扫描图像的复杂特征，并将其用于胃石的诊断，进一步提高诊断的准确性和效率。

4.多模态融合：

-胃石的诊断可以使用多种模态的数据，例如胃镜图像、CT扫描图像、病理切片图像等。

-多模态融合技术可以将这些不同模态的数据进行融合，提取出更丰富的信息，从而提高胃石诊断的准确性。

5.知识图谱：

-知识图谱是一种结构化的知识库，可以存储和组织有关胃石症的知识，包括症状、发病机制、治疗方法等。

-利用知识图谱技术，可以辅助医生进行胃石症的诊断和治疗，提高诊疗效率。

6.自然语言处理：

-自然语言处理技术可以理解和处理医生对胃镜图像或CT扫描图像的描述，并将其转换为结构化数据，便于计算机处理。

-利用自然语言处理技术，可以辅助医生进行胃石症的诊断，提高诊断效率。

7.决策支持：

-决策支持系统可以根据患者的症状、体征、实验室检查结果、影像学检查结果等信息，提供胃石症的诊断建议。

-决策支持系统可以辅助医生进行胃石症的诊断，提高诊断准确性，并为临床医生提供治疗方案的建议。

8.远程医疗：

-人工智能技术可以支持远程医疗，使医生能够在远程为患者提供胃石症的诊断和治疗建议。

-远程医疗可以提高医疗服务的可及性，尤其是在医疗资源匮乏的地区。第四部分人工智能辅助诊断胃石症的方法及技术关键词关键要点【临床表现】：

1.胃石症患者常有上腹疼痛、恶心、呕吐等症状，严重时可导致胃出血、胃穿孔等并发症。

2.胃石症的临床表现与胃石的性质、大小、形状有关，质硬、边缘锐利的胃石容易损伤胃黏膜，引起疼痛、出血等症状。

3.胃石症的诊断主要依靠胃镜检查，胃镜检查可以直视胃黏膜，发现胃石并取出。

【胃石形成机制】：

#人工智能辅助诊断胃石症的方法及技术

近年来，人工智能技术在胃石症辅助诊断领域得到了广泛的应用。人工智能辅助诊断胃石症的方法主要包括以下几类：

1.机器学习算法：机器学习算法可以从胃镜检查图像数据中提取特征，并利用这些特征训练模型，实现胃石症的自动诊断。常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、决策树（DT）和人工神经网络（ANN）等。

2.深度学习算法：深度学习算法是一种更高级的机器学习算法，它可以从胃镜检查图像数据中提取更深层次的特征，实现胃石症的更准确诊断。常用的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。

3.医学图像处理技术：医学图像处理技术可以对胃镜检查图像进行预处理，以提高人工智能辅助诊断的准确性。常用的医学图像处理技术包括图像增强、图像分割、图像配准和图像融合等。

4.计算机辅助诊断（CAD）系统：计算机辅助诊断（CAD）系统是一种利用人工智能技术辅助医生诊断疾病的系统。CAD系统可以自动分析胃镜检查图像，并提供诊断建议。CAD系统可以帮助医生提高诊断胃石症的准确性和效率。

#人工智能辅助诊断胃石症的主要技术流程

1.数据采集：首先，需要收集胃镜检查图像数据，这些图像数据可以来自医院的胃镜检查数据库或其他来源。

2.数据预处理：在对胃镜检查图像数据进行分析之前，需要对其进行预处理，以提高人工智能辅助诊断的准确性。预处理步骤包括图像增强、图像分割、图像配准和图像融合等。

3.特征提取：接下来，需要从胃镜检查图像数据中提取特征。特征提取可以手工进行，也可以利用机器学习或深度学习算法自动进行。

4.模型训练：利用提取的特征，可以训练机器学习或深度学习模型。训练完成后，模型可以应用于胃石症的诊断。

5.模型评估：最后，需要对训练好的模型进行评估，以评估其诊断胃石症的准确性、灵敏性和特异性。

#人工智能辅助诊断胃石症的优势

1.准确性高：人工智能辅助诊断系统可以从胃镜检查图像数据中提取更深层次的特征，实现胃石症的更准确诊断。

2.效率高：人工智能辅助诊断系统可以自动分析胃镜检查图像，并提供诊断建议，这可以帮助医生提高诊断胃石症的效率。

3.稳定性强：人工智能辅助诊断系统不受医生主观因素的影响，因此诊断结果更稳定。

4.可解释性强：人工智能辅助诊断系统可以解释其诊断结果，这有助于医生理解人工智能辅助诊断系统的诊断过程，提高医生对人工智能辅助诊断系统的信任度。

#人工智能辅助诊断胃石症的挑战

1.数据质量：人工智能辅助诊断系统的性能很大程度上取决于胃镜检查图像数据的质量。如果胃镜检查图像数据质量不高，则可能会影响人工智能辅助诊断系统的诊断准确性。

2.数据量：训练人工智能辅助诊断模型需要大量的数据。如果胃镜检查图像数据量不足，则可能会导致人工智能辅助诊断模型过拟合，影响其诊断准确性。

3.模型解释性：虽然人工智能辅助诊断系统可以解释其诊断结果，但其解释往往难以理解。这可能会影响医生对人工智能辅助诊断系统的信任度，并限制人工智能辅助诊断系统的临床应用。

#人工智能辅助诊断胃石症的未来发展

人工智能辅助诊断胃石症是一项正在快速发展的领域。随着人工智能技术的发展，人工智能辅助诊断胃石症的方法和技术也在不断进步。未来，人工智能辅助诊断胃石症可能会在以下几个方面取得突破：

1.数据质量的提高：随着胃镜检查技术的发展，胃镜检查图像数据的质量将不断提高。这将有助于提高人工智能辅助诊断胃石症的准确性。

2.数据量的增加：随着胃镜检查的普及，胃镜检查图像数据量将不断增加。这将有助于训练更准确的人工智能辅助诊断胃石症模型。

3.模型解释性的提高：随着人工智能技术的发展，人工智能辅助诊断胃石症模型的解释性将不断提高。这将有助于医生理解人工智能辅助诊断胃石症模型的诊断过程，提高医生对人工智能辅助诊断胃石症模型的信任度。

随着这些方面的突破，人工智能辅助诊断胃石症将成为临床诊断胃石症的重要工具，有助于提高胃石症的诊断准确性和效率，改善胃石症患者的预后。第五部分人工智能辅助诊断胃石症的临床应用价值关键词关键要点胃石症人工智能辅助诊断的准确性

1.人工智能算法在胃石症诊断中的应用取得了令人鼓舞的结果，准确性不断提高。

2.深度学习算法在胃石症诊断中的表现尤为突出，能够从复杂的胃部图像中提取关键特征，并进行准确分类。

3.人工智能辅助诊断已被证明可以提高胃石症的早期检出率，为患者提供及时有效的治疗。

胃石症人工智能辅助诊断的效率

1.人工智能算法可以快速分析大量胃部图像，大大缩短了胃石症的诊断时间。

2.人工智能辅助诊断可以帮助医生更高效地识别胃石症，从而提高工作效率。

3.人工智能辅助诊断可以减少不必要的检查和手术，降低医疗成本。

胃石症人工智能辅助诊断的可及性

1.人工智能技术的发展使胃石症人工智能辅助诊断变得更加易于实现。

2.人工智能辅助诊断系统可以部署在各种医疗环境中，包括医院、诊所和社区卫生中心。

3.人工智能辅助诊断可以提高胃石症诊断的可及性，使更多患者能够获得及时有效的治疗。

胃石症人工智能辅助诊断的安全性

1.人工智能辅助诊断系统经过严格的测试和验证，确保其安全性和可靠性。

2.人工智能辅助诊断系统不会对患者造成任何伤害，并且可以有效地辅助医生进行诊断。

3.人工智能辅助诊断系统可以帮助医生做出更准确的诊断，从而提高患者的安全性。

胃石症人工智能辅助诊断的伦理性

1.人工智能辅助诊断系统在使用过程中需要遵守伦理原则，如尊重患者隐私、保护患者数据安全等。

2.人工智能辅助诊断系统需要经过严格的伦理审查，以确保其符合伦理规范。

3.人工智能辅助诊断系统需要在医生的监督下使用，以避免滥用和误用。

胃石症人工智能辅助诊断的未来发展

1.人工智能技术的发展将进一步提高胃石症人工智能辅助诊断的准确性、效率、可及性和安全性。

2.人工智能辅助诊断系统将与其他医疗技术相结合，形成更加综合和智能的胃石症诊断系统。

3.人工智能辅助诊断系统将在胃石症的早期诊断和治疗中发挥越来越重要的作用。#人工智能辅助诊断胃石症的临床应用价值

胃石症是一种胃内形成坚硬结石的疾病，可引起上腹部疼痛、恶心、呕吐等症状。由于胃石症的临床表现缺乏特异性，容易与其他疾病混淆，导致诊断困难。随着人工智能技术的发展，人工智能辅助诊断胃石症的研究取得了重大进展，本文将从以下几个方面介绍人工智能辅助诊断胃石症的临床应用价值：

1.提高诊断准确率

人工智能辅助诊断系统能够通过分析胃镜图像、X线片、CT图像等多种影像资料，准确识别胃石症的特征性表现，如胃石的大小、形状、密度等，从而提高胃石症的诊断准确率。研究表明，人工智能辅助诊断系统在胃石症的诊断准确率方面优于传统的人工诊断方法，可有效减少漏诊和误诊的发生。

2.缩短诊断时间

人工智能辅助诊断系统能够快速分析大量影像资料，在短时间内给出诊断结果，从而缩短胃石症的诊断时间。这对于急诊患者尤为重要，能够帮助医生及时做出正确的治疗决策，避免延误病情。

3.降低诊断成本

人工智能辅助诊断系统不需要昂贵的设备和耗材，也不需要专门的医生进行操作，因此可以降低胃石症的诊断成本。这对于经济欠发达地区和基层医疗机构来说具有重要意义，能够提高胃石症的诊断可及性。

4.辅助治疗决策

人工智能辅助诊断系统不仅能够帮助医生做出准确的诊断，还可以辅助医生做出合理的治疗决策。例如，人工智能辅助诊断系统可以根据胃石的大小、形状、密度等特征，推荐最合适的治疗方法，如药物治疗、内镜治疗或手术治疗等，从而提高胃石症的治疗效果。

5.促进胃石症的研究

人工智能辅助诊断系统可以收集和分析大量胃石症患者的影像资料，为胃石症的研究提供宝贵的数据资源。这些数据可以帮助研究人员更好地了解胃石症的发病机制、临床表现和治疗效果，从而促进胃石症的预防和治疗。

总之，人工智能辅助诊断胃石症具有重要的临床应用价值，能够提高诊断准确率、缩短诊断时间、降低诊断成本、辅助治疗决策和促进胃石症的研究。随着人工智能技术的发展，人工智能辅助诊断胃石症的研究将取得更大的进展，为胃石症的临床诊治提供更加有效的工具。第六部分人工智能辅助诊断胃石症的潜在局限性关键词关键要点【数据获取和准备的局限性】：

1.胃镜检查数据获取困难，且存在一定风险性。

2.不同的胃镜检查仪器和操作人员可能会导致数据质量存在差异。

3.胃镜检查数据的准备工作，例如图像分割和特征提取，可能存在主观性，影响诊断的准确性。

【算法鲁棒性】：

人工智能辅助诊断胃石症的潜在局限性：

1.数据质量和可用性：

-胃石症相对罕见，收集高质量和足够数量的数据可能具有挑战性。

-胃石症的诊断和治疗指南可能因地域和医疗实践而异，这可能导致数据不一致和难以利用。

2.算法性能和可靠性：

-算法的性能和可靠性可能取决于数据质量、数据预处理方法、模型架构和训练策略等因素。

-过拟合和欠拟合可能是算法面临的挑战，可能导致模型在真实数据上的性能不佳。

3.算法可解释性：

-深度学习模型通常被认为是黑箱模型，难以解释其决策过程和预测结果。

-缺乏对算法决策的可解释性可能会影响医生的信任和对算法结果的接受度。

4.临床环境的适用性：

-人工智能辅助诊断系统需要适应不同的临床环境，包括医疗机构、设备和人员的差异。

-系统的部署和集成可能需要额外的资源和技术支持。

5.患者和医生的接受度：

-患者和医生可能对人工智能辅助诊断系统的准确性、可靠性和可解释性存在顾虑。

-在临床实践中引入人工智能辅助诊断系统可能需要教育和培训，以提高患者和医生的接受度。

6.监管和认证要求：

-人工智能辅助诊断系统可能受制于不同的监管和认证要求，包括数据保护、算法验证和临床评估等。

-满足这些要求可能增加系统开发和部署的成本和时间。

7.道德和伦理问题：

-人工智能辅助诊断系统可能引发道德和伦理问题，例如算法偏见、数据所有权和使用、患者数据安全和保密等。

-需要制定相关政策和指南，以确保人工智能辅助诊断系统的使用符合道德和伦理标准。

8.成本和资源：

-开发和部署人工智能辅助诊断系统可能需要大量的数据收集、算法训练和系统集成等资源。

-成本效益分析是系统开发和部署的重要考虑因素。

9.算法的持续更新和改进：

-人工智能辅助诊断算法需要持续更新和改进，以应对新的数据、新的医疗知识和新的临床实践。

-这可能需要持续的算法训练、评估和部署，以及相应的人力、物力资源。

10.数据和算法的公平性与包容性：

-确保人工智能辅助诊断系统的数据和算法具有公平性和包容性至关重要。

-偏见可能导致算法在不同人群中表现出不同的性能，从而影响诊断的准确性。第七部分人工智能辅助诊断胃石症的未来发展方向一、多模态融合与深度学习

多模态融合技术能够将来自不同模态的数据进行融合和分析,从而提高诊断的准确率。深度学习是一种强大的机器学习方法,能够从大量数据中自动提取特征并进行分类。将多模态融合与深度学习相结合,可以实现胃石症的准确诊断。

二、迁移学习与小样本学习

迁移学习是一种机器学习方法,能够将一个领域中学到的知识迁移到另一个领域。小样本学习是一种机器学习方法,能够从少量数据中学习到模型。将迁移学习与小样本学习相结合,可以解决胃石症诊断数据量少的问题。

三、可解释人工智能

可解释人工智能是一种人工智能技术,能够让人们理解人工智能是如何做出决策的。可解释人工智能可以提高胃石症诊断的可信度,让人们对诊断结果更加放心。

四、人工智能辅助胃石症诊断的临床应用

人工智能辅助胃石症诊断技术可以在临床实践中发挥重要作用。例如,人工智能辅助胃石症诊断技术可以用于:

1.辅助胃镜检查:人工智能辅助胃镜检查技术可以帮助医生识别胃石症,提高胃镜检查的准确率。

2.辅助超声检查:人工智能辅助超声检查技术可以帮助医生识别胃石症,提高超声检查的准确率。

3.辅助X线检查:人工智能辅助X线检查技术可以帮助医生识别胃石症,提高X线检查的准确率。

4.辅助胃石症治疗:人工智能辅助胃石症治疗技术可以帮助医生选择合适的治疗方案,提高胃石症治疗的有效率。

五、人工智能辅助胃石症诊断的伦理与法律问题

人工智能辅助胃石症诊断技术虽然具有广阔的发展前景,但也存在一些伦理与法律问题,例如:

1.人工智能辅助胃石症诊断技术的安全性:人工智能辅助胃石症诊断技术需要收集和使用患者的个人信息和医疗信息,这些信息可能被泄露或滥用。因此,需要制定严格的法律法规来保护患者的隐私和数据安全。

2.人工智能辅助胃石症诊断技术的公平性:人工智能辅助胃石症诊断技术可能会存在偏见,例如,人工智能辅助胃石症诊断技术可能对某些种族或性别的人群存在偏见。因此,需要采取措施来确保人工智能辅助胃石症诊断技术的公平性。

3.人工智能辅助胃石症诊断技术的责任:如果人工智能辅助胃石症诊断技术出现错误,谁应该承担责任?是人工智能辅助胃石症诊断技术的开发商、医生还是患者?需要制定明确的法律法规来界定各方的责任。第八部分人工智能辅助诊断胃石症的伦理及法律问题关键词关键要点【患者知情权】：

1.人工智能辅助诊断胃石症应遵循患者知情同意原则，必须向患者充分告知人工智能技术的使用、诊断的准确性、可能的风险和不确定性，以及后续的治疗方案等相关信息。

2.患者拥有了解其病情和治疗方案的权利，有权参与医疗决策。医疗专业人员应保证患者能够理解并权衡人工智能辅助诊断结果，