随着人工智能（AI）技术的飞速发展，其在医疗领域的应用日益广泛，尤其是在辅助诊断方面展现出巨大潜力，这一技术如同悬于医疗诊断之上的“双刃剑”，既可大幅提升诊断效率，又可能因算法缺陷或数据偏差而增加误诊风险。
问题提出：在利用人工智能进行医疗诊断时，如何确保其决策的准确性和可靠性，以避免因技术局限导致的误诊或漏诊？
回答：要平衡人工智能在医疗诊断中的效率与误诊风险，需采取多维度策略，加强数据质量管控，确保训练模型的医疗数据真实、全面、无偏倚，减少因数据问题导致的误诊，采用多源验证机制，即结合AI的初步诊断结果与医生的专业判断，通过人工复核和交叉验证来提高诊断的准确性，持续优化算法模型，利用机器学习技术不断迭代更新，以适应新出现的病例和复杂情况，建立健全的伦理与法律框架，明确AI在医疗诊断中的角色与责任，确保其使用符合医学伦理和法律法规要求，加强医护人员与AI技术的融合培训，提升医生对AI辅助诊断的认知与信任度，形成人机协作的良性循环。
人工智能在医疗诊断中的应用需谨慎而审慎地推进，通过上述措施可望实现其“双刃剑”效应的正面最大化，为患者提供更加精准、高效的医疗服务。
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