AI醫(yī)療診斷心慌胸悶受數(shù)據(jù)質(zhì)量、算法模型、疾病復(fù)雜性、醫(yī)生經(jīng)驗、設(shè)備性能等因素影響。 1. 數(shù)據(jù)質(zhì)量：AI學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)若存在偏差、不完整，會影響診斷準(zhǔn)確性。 2. 算法模型：不同算法模型對心慌胸悶診斷的敏感度和特異度有差異。 3. 疾病復(fù)雜性：心慌胸悶病因多樣，如冠心病、心律失常、心肌病等，AI可能難以全面準(zhǔn)確判斷。 4. 醫(yī)生經(jīng)驗：AI不能替代醫(yī)生臨床經(jīng)驗和綜合判斷能力。 5. 設(shè)備性能：用于采集數(shù)據(jù)的設(shè)備性能不佳，會使AI診斷結(jié)果受影響。 AI醫(yī)療在診斷心慌胸悶方面有一定輔助作用，但受多種因素限制，難以做到完全精準(zhǔn)診斷。臨床中需結(jié)合醫(yī)生專業(yè)判斷和其他檢查手段，以提高診斷準(zhǔn)確性。