医疗大数据同人工智能技术的融合，给卫生系统变革增添了一种新动力。本文主要研究深度学习在医学影像诊断、 自然语言处理在病历分析、预测模型在疾病风险评估、智能决策支持系统在临床路径优化等领域的应用，对数据预处理、特 征工程、模型训练、结果验证等关键技术环节进行阐述，并且分析算法可解释性、数据安全性、临床适用性、伦理规范性等 应用难点，提出建立评价标准体系、完善监管制度框架、推进产学研医协同、培养跨学科人才的发展路径，为推动智能医疗 技术成熟落地、提升卫生服务质量提供参考。