在精准医学需求日益增长的背景下，医疗机构正越来越多地转向数字创新以提升患者护理水平。
贝克医院评论采访了梅奥诊所实验室首席数字创新官克里斯托弗·加西亚医学博士（Christopher Garcia, MD），探讨人工智能、大数据与诊断转型的融合趋势。
注：回答已为简洁和清晰编辑。
问：您如何理解"数据驱动诊断"？
克里斯托弗·加西亚医学博士：
数据驱动诊断本质上是利用计算工具管理以往无法处理的复杂性。它涵盖三大核心转变：首先是从被动反应转向预测性诊断，通过分析大型数据集中的模式，在症状出现前识别并分层评估患者风险；其次是打破信息孤岛实现多维度整合，例如将实验室结果与影像学、临床笔记和基因组学等多源数据融合；第三是从群体平均标准转向精准个性化，为每位患者建立专属健康基线和发展轨迹，而非依赖大样本群体基准。
问：过去几年诊断领域变化最大的是什么？
加西亚博士：
基础模型和多模态人工智能的发展影响最为深远。我职业生涯中长期参与AI应用开发，曾协助团队在实验室构建解决方案。从单一窄域AI模型转向通用工具解决多样化问题的突破令人瞩目——这不仅源于新算法的涌现，更得益于云计算普及使这些技术比以往更易获取，真正实现了诊断能力的广泛可及性。
问：展望未来，诊断领域最让您兴奋的是什么？
加西亚博士：
我尤为关注专业知识的民主化进程。利用人工智能向医疗资源匮乏地区输送亚专科级诊断洞察，有望实质性弥合医疗公平差距。同时，"持续学习系统"的概念极具吸引力——诊断工具每次使用都能自我优化升级，形成良性进化循环。
问：鉴于AI备受关注，您如何平衡临床应用与患者安全？
加西亚博士：
患者安全始终是核心原则。这不仅关乎个体照护质量，更涉及维护整个创新生态：包括基础设施、专业人才储备及技术开发能力。我们要求所有AI工具必须通过严格验证，切实证明其临床价值后方可纳入诊疗体系。
问：五年后您希望诊断领域实现什么？
加西亚博士：
首要期待是人工智能被确立为诊断领域的必需品，而非可有可无的附加项，真正深度融入日常诊疗流程。其次希望在扩大高质量诊断服务覆盖面上取得突破性进展，确保资源薄弱地区患者享有同等权益。最终目标是实现技术与医护团队的无缝协同——在清晰认知工具优势与局限的前提下，通过人机协作做出更优临床决策。
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