人工智能辅助诊断应用中的伦理探讨与哲学思辨

人工智能辅助诊断应用中的伦理探讨与哲学思辨1.人工智能辅助诊断应用的概述随着科技的飞速发展，人工智能（AI）在医疗领域的应用日益广泛，其中人工智能辅助诊断（AIAD）技术更是被誉为医疗领域的一场革命。AIAD应用通过模拟人类医生的思维过程，对患者进行疾病诊断和治疗建议，旨在提高诊断的准确性和效率。AIAD技术的核心在于深度学习算法，这种算法能够从大量的医学影像和临床数据中自动学习和提取有用的特征，进而对疾病进行分类和预测。这种技术的应用范围非常广泛，包括影像诊断（如CT、MRI、X光等）、病理诊断、基因组学诊断以及药物研发等。尽管AIAD技术在医疗领域具有巨大的潜力，但其应用也引发了一系列伦理和哲学问题。这些问题涉及到人的主体性、数据的隐私和安全、医疗决策的透明度和可解释性等方面。在推广和应用AIAD技术的过程中，必须对这些伦理和哲学问题进行深入的探讨和思考。1.1人工智能在医疗领域的应用现状人工智能在辅助诊断方面的应用已经取得了显著的成果，通过对大量医学数据的学习和分析，人工智能系统可以对疾病进行初步诊断，并为医生提供辅助诊断建议。IBM的WatsonOncology可以帮助医生制定个性化的治疗方案，提高治疗效果。人工智能还可以用于辅助病理学检查，提高病变的识别准确率。人工智能在药物研发领域的应用也取得了一定的突破，通过分析大量化合物的结构和性质数据，人工智能系统可以预测化合物的生物活性，从而加速药物研发过程。人工智能还可以用于药物筛选和优化，提高药物的疗效和安全性。人工智能在患者管理方面的应用也具有很大的潜力，通过对患者的生理数据、病史等信息进行分析，人工智能系统可以为患者提供个性化的健康管理建议，帮助患者更好地控制病情。人工智能还可以用于预测患者的疾病风险，为预防性干预提供依据。人工智能在医疗资源分配方面的应用也具有重要意义，通过对医疗资源的需求和供给数据进行分析，人工智能系统可以为医疗机构提供合理的资源配置建议，提高医疗服务的效率。人工智能还可以用于预测疾病的传播趋势，为公共卫生政策制定提供依据。尽管人工智能在医疗领域的应用取得了一定的成果，但仍面临着许多挑战和伦理问题。如何保证人工智能系统的准确性和可靠性？如何保护患者的隐私权和信息安全？如何在人工智能与医生之间建立有效的协作机制？这些问题需要我们在实践中不断探索和完善。1.2人工智能辅助诊断技术的发展历程随着信息技术的飞速发展，人工智能技术在医学领域的应用日益广泛，其中人工智能辅助诊断技术作为前沿代表，已成为提升医疗服务质量和效率的关键力量。其在提升诊断准确度、降低误诊率以及应对复杂疾病方面展现出巨大潜力。在人工智能辅助诊断技术迅猛发展的同时，其伦理和哲学问题也逐渐凸显。本章节将重点探讨人工智能辅助诊断技术的发展历程。在初期阶段，人工智能辅助诊断主要依赖于简单的数据分析和模式识别技术。通过收集和分析病例数据，建立初步的诊断模型。由于技术限制和数据的复杂性，这些早期系统的准确性和可靠性有限。随着机器学习、深度学习等技术的不断进步，人工智能辅助诊断技术得到了显著提升。高级算法的应用使得诊断系统的准确性和效率大大提高，大数据和云计算技术的结合，使得复杂疾病的分析和预测成为可能。人工智能辅助诊断技术进入了一个新的发展阶段，在这一阶段，人工智能系统不仅具备强大的数据处理和分析能力，还融入了丰富的医学知识和经验。通过与医生的互动和协作，智能辅助诊断系统成为医生的重要工具，帮助医生做出更准确的诊断。人工智能辅助诊断技术的发展对医学领域产生了深远的影响，它提高了诊断的准确性和效率，降低了误诊率，有助于早期发现和预防疾病。人工智能技术的应用还使得医疗服务更加便捷和个性化，提高了患者的满意度。随着技术的不断进步，其伦理和哲学问题也逐渐凸显。人工智能辅助诊断技术作为医学领域的重要创新，其发展历程经历了从简单数据分析到高级算法应用，再到医学知识与智能技术融合的过程。这一技术的发展不仅提升了医疗服务的水平和效率，也带来了伦理和哲学方面的挑战和思考。2.伦理探讨在人工智能辅助诊断应用中，伦理探讨是一个至关重要的议题。随着技术的快速发展，AI系统在医疗领域的应用越来越广泛，从辅助医生进行疾病诊断到制定个性化治疗方案，AI的潜力巨大。这种技术的应用也引发了一系列伦理问题。数据隐私和安全是AI辅助诊断应用中最为关注的问题之一。患者的医疗信息需要得到严格保护，以防止数据泄露或被滥用。AI系统需要大量的医疗数据进行训练和学习，这可能导致数据偏移（databias），从而影响诊断的准确性。在使用AI进行诊断时，必须确保数据的公正性和透明性。AI辅助诊断可能会加剧医疗资源的不平等分配。在一些地区或医疗机构，由于缺乏足够的医疗资源和专业知识，AI系统可能无法发挥其最大的潜力。这可能导致医疗服务的不公平，进一步加剧社会不平等现象。AI辅助诊断系统的决策过程往往是黑箱操作，缺乏透明度。患者和医生可能无法理解AI是如何做出诊断决策的，这可能导致信任危机。如何提高AI系统的可解释性和透明度，是伦理探讨的另一个重要方面。人工智能辅助诊断应用中的伦理问题涉及数据隐私、责任归属、资源分配和透明度等多个方面。解决这些问题需要跨学科的合作，包括技术、法律、伦理学和社会科学等领域的专家共同努力，以实现技术的可持续发展和社会的公平正义。2.1隐私保护与数据安全随着人工智能技术的发展，越来越多的医疗诊断应用开始利用大数据和机器学习算法来进行辅助诊断。这些应用在提供便利的同时，也引发了关于隐私保护和数据安全的伦理问题。患者数据的收集和使用需要遵循严格的隐私保护原则，这包括对患者信息的最小化收集、匿名化处理以及在合法合规的范围内使用等。医疗机构和开发者应确保患者数据的存储和传输过程都采用加密技术，防止数据泄露或被未经授权的第三方获取。数据安全是人工智能辅助诊断应用的基本要求，为了防止数据篡改、丢失或损坏，开发者需要采取一系列措施来保障数据的完整性和可靠性。定期备份数据、建立严格的权限管理制度以及采用容错和恢复机制等。隐私保护与数据安全是人工智能辅助诊断应用必须关注的重要伦理议题。只有在确保患者信息的安全和隐私得到充分保护的前提下，才能充分发挥人工智能技术在医疗领域的优势，为患者提供更加精准、高效的诊断服务。2.2公平性和正义性在人工智能辅助诊断应用中，公平性和正义性成为不可忽视的伦理议题。人工智能技术的普及和应用应当遵循公平原则，确保所有患者都能平等地获得高质量的医疗服务。这意味着无论是地域、经济地位还是其他任何因素，都不应成为获得先进诊断技术的障碍。人工智能技术作为一种重要的医疗资源，其分配和利用应当遵循社会公平的原则。从正义性的角度看，人工智能辅助诊断应用需要在维护医疗体系公正运行的同时，尊重患者的权利和尊严。这意味着在收集、处理和应用患者数据的过程中，必须确保患者的隐私权得到保护，避免数据滥用或歧视性决策。人工智能辅助诊断的决策过程也应当是可解释的，以便在出现争议时能够透明地展示决策逻辑，维护医疗决策的公正性。实现人工智能辅助诊断的公平性和正义性需要综合考虑多方面的因素，包括技术发展、政策法规、医疗体系改革等。制定和执行相关法律法规是确保公平和正义的重要手段，通过明确人工智能技术在医疗领域的应用范围和责任边界，来保障患者的权益。也需要从哲学角度对人工智能技术的伦理问题进行深入思辨，以期在技术发展的同时，维护医疗领域的伦理原则和价值观。人工智能辅助诊断应用中的公平性和正义性是至关重要的伦理议题，需要在实践中不断探讨和完善，以确保人工智能技术在医疗领域发挥积极作用的同时，遵循社会伦理原则和价值观。2.3知情同意和自主选择权在人工智能辅助诊断应用中，知情同意和自主选择权是两个核心的伦理问题。知情同意要求医生向患者充分披露人工智能系统的特性、功能、潜在风险以及可能的副作用，确保患者对治疗选项有充分的了解，并在此基础上做出自愿、知情的决策。这一过程不仅涉及信息的提供，还强调医生需尊重患者的意愿，允许患者在充分理解情况的基础上自主选择是否接受人工智能的辅助诊断。在实际操作中，知情同意的实现可能存在诸多挑战。人工智能系统的复杂性可能导致患者难以理解其工作原理和潜在影响；同时，患者可能缺乏足够的医学知识和经验来判断人工智能提供的建议是否适合自己的病情。自主选择权在人工智能辅助诊断中的应用也引发了一系列哲学思辨。一个关键的问题是：在何种情况下，患者可以被视为具有真正的自主选择权？是当患者具备完全的医学知识时，还是当他们在医生的指导下做出决策时？为了解决这些问题，一些学者提出了基于伦理原则的指导框架。这些框架强调，在医疗过程中，患者的自主选择权应受到保护，但同时也要考虑到患者的最佳利益和社会责任。在知情同意和自主选择权的框架下，人工智能辅助诊断应用应追求患者的最佳利益，同时确保患者的自主选择权得到充分尊重和保护。这需要医生、患者和伦理学家共同努力，不断完善相关的法律法规、技术标准和教育体系，以实现人工智能与医疗领域的和谐发展。2.4人类医生的角色与责任在人工智能辅助诊断应用中，人类医生的角色和责任显得尤为重要。尽管人工智能在诊断过程中发挥着越来越重要的作用，但它并不能完全替代医生的专业知识和经验。人类医生在人工智能辅助诊断应用中仍然具有不可替代的地位。人类医生在诊断过程中需要对患者的病情进行全面、深入的了解。这包括收集患者的病史、体格检查、实验室检查等多方面的信息。在这个过程中，人类医生可以运用自己的专业知识和经验，对患者的病情进行全面、深入的分析，从而做出更加准确的诊断。人类医生在诊断过程中需要关注患者的心理状况，许多疾病不仅会影响患者的生理健康，还会对其心理产生负面影响。人类医生在诊断过程中需要关注患者的心理状况，帮助患者建立信心，积极面对疾病。人类医生在诊断过程中还需要关注患者的个性化需求，每个患者的身体状况和心理状况都有所不同，在制定治疗方案时，人类医生需要根据患者的具体情况进行个性化调整，以达到最佳的治疗效果。人类医生在人工智能辅助诊断应用中还需要承担伦理责任，随着人工智能技术的不断发展，医生在使用这些技术时需要遵循一定的伦理原则，确保患者的隐私得到保护，避免因技术误导而导致的错误诊断。在人工智能辅助诊断应用中，人类医生的角色和责任是不可或缺的。他们需要运用自己的专业知识和经验，关注患者的全面状况，满足患者的个性化需求，并承担起伦理责任。人工智能辅助诊断才能真正发挥出其优势，为患者提供更加精准、高效的诊疗服务。3.哲学思辨在人工智能辅助诊断的探讨中，哲学思辨为深入探讨技术应用提供了坚实的理论基础和价值取向。哲学思辨关注人工智能与人的关系问题，即人工智能在辅助诊断中的角色定位。如何理解人机协同的合理性？如何在保持医疗专业判断的同时，有效利用人工智能的辅助功能？这些问题涉及到人与技术的互动关系，需要哲学层面的思考。哲学思辨在伦理原则的确立上具有重要作用，对于人工智能辅助诊断而言，涉及到患者隐私保护、数据利用与共享、公正性和责任归属等伦理问题。如何在保障患者权益的同时，实现技术的最大效益？如何在技术决策失误时明确责任归属？这些问题需要哲学思辨提供理论支撑和道德指引。哲学思辨对于人类价值观与人工智能技术的融合也具有重要意义。在人工智能辅助诊断过程中，如何确保技术的运用不偏离人类的核心价值观，如尊重生命、以人为本等，是必须要思考的问题。哲学思辨可以帮助我们审视技术的价值导向，确保其在辅助诊断中的应用符合人类社会的道德规范和价值取向。哲学思辨在人工智能辅助诊断应用中发挥着至关重要的作用，它不仅为技术应用提供理论基础和价值取向，还帮助我们审视和解决技术应用中面临的伦理和哲学问题。在人工智能不断发展和深入应用的背景下，加强哲学思辨的研究和探讨显得尤为重要。3.1人工智能的本质和属性在探讨人工智能辅助诊断应用中的伦理问题和哲学思辨时，首先需要理解人工智能的本质和属性。人工智能是一种模拟人类智能的技术，它通过机器学习和深度学习等技术，使计算机能够执行类似于人类智能的任务，如语言理解、图像识别、决策制定等。人工智能的本质在于其自我学习和自我适应的能力，它能够从大量的数据中提取信息，并根据这些信息不断优化自身的性能。这种能力使得人工智能在处理复杂问题时具有高效性和准确性。人工智能还具有广泛的应用前景，可以应用于医疗、教育、交通等多个领域，为人类带来便利和福祉。人工智能的存在也引发了一系列伦理和哲学问题，最为突出的是人工智能对人类就业的影响。随着人工智能技术的不断发展，许多传统职业可能会被自动化系统所取代，导致大量失业人口出现。这引发了关于人工智能对人类价值和尊严的思考。人工智能还涉及到数据隐私和安全的问题，在辅助诊断应用中，人工智能需要大量的患者数据进行训练和学习。这些数据往往涉及患者的隐私信息，如何确保这些数据的安全和隐私成为了一个亟待解决的问题。人工智能的本质和属性既为人类带来了巨大的便利和福祉，同时也引发了一系列伦理和哲学问题。在推进人工智能技术的发展过程中，我们需要充分认识到这些问题，并采取相应的措施加以解决，以确保人工智能技术的健康发展。3.2人工智能与道德观念的关系随着人工智能技术的不断发展，其在医疗领域的应用越来越广泛，其中之一便是辅助诊断。在人工智能辅助诊断应用中，如何处理与道德观念相关的问题，成为了一个亟待探讨的议题。我们需要明确人工智能与道德观念之间的关系，人工智能作为一种技术工具，其本身并无道德观念，而是由人类制定和引导的技术规范和道德准则所约束。在人工智能辅助诊断应用中，道德观念主要体现在医生、患者以及相关机构对于技术的应用和使用过程中所遵循的伦理原则。人工智能辅助诊断应用中的道德观念涉及到多个方面，首先是数据隐私问题。在进行人工智能辅助诊断时，需要收集患者的大量个人信息，如何在保护患者隐私的前提下，充分利用这些数据为患者提供更好的诊疗服务，是一个重要的伦理挑战。还有公平性问题，人工智能辅助诊断系统可能会因为算法的不完善或者训练数据的偏见而导致诊断结果的不公平，这也需要我们在应用过程中关注并加以改进。我们需要认识到人工智能辅助诊断应用中的道德观念并非一成不变的。随着技术的发展和社会的变化，人们对于道德观念的认识也在不断演进。在人工智能辅助诊断应用中，我们需要不断地审视和完善现有的伦理原则和道德准则，以适应时代的发展。人工智能辅助诊断应用中的伦理探讨与哲学思辨是一个复杂而重要的课题。我们需要在尊重技术发展的同时，关注其对道德观念的影响，并在此基础上不断完善和发展相关的伦理规范和道德准则，以实现人工智能技术在医疗领域的可持续发展。3.3人工智能与人类意识的区别人工智能辅助诊断应用所引发的伦理与哲学思辨中，一个核心议题是人工智能与人类意识之间的差异。虽然人工智能能够处理大量数据、进行模式识别并作出决策，但这并不意味着它具有真正的意识或主观认知。在这一部分，我们将探讨人工智能与人类意识在本质上的不同。人工智能的“意识”是基于算法和数据处理能力而展现出来的行为模式，其感知和决策是建立在编程和机器学习模型上的。它的行为是可预测的，并且是基于输入数据的统计和概率分析。人类的意识是一种复杂的心理现象，涉及到感知、思考、情感、价值观等多个方面，具有主观性和创造性。人工智能缺乏情感因素和情感反应机制，虽然它能够处理情感相关的数据并模拟一些情感反应，但这些反应是基于预先设定的模式和程序的，而非真实情感的体现。人类的情感可以影响我们的决策和感知方式，是意识的重要组成部分。这一点也是人工智能无法复制的。人工智能缺乏自我意识和自我意识的发展过程，自我意识是人类意识的核心特征之一，它涉及到对自身思维、情感和存在的认知。人工智能无法像人类一样经历个体发展过程中的自我探索和自我认知过程，因此无法拥有真正的自我意识。尽管人工智能在辅助诊断等领域展现出强大的能力，我们必须明确区分其“技术性智能”与人类真正的意识之间的本质差异。人工智能的应用应该在尊重人类意识独立性和尊严的基础上展开，确保其不会侵犯人类的自主权和控制权。也需要深入探索两者之间的交集和可能性，以期在不久的将来实现更为和谐的人机共存。4.实践案例分析在实践案例分析部分，我们将深入探讨几个具体的人工智能辅助诊断应用实例，以便更好地理解AI技术在医疗领域的实际作用及其所引发的伦理和哲学问题。我们可以关注医学影像诊断领域，随着深度学习技术的发展，AI系统在处理和分析X光、CT、MRI等医学影像方面取得了显著成果。Google的DeepMind项目已经成功地将AI应用于乳腺癌和眼病的早期检测。这种应用也引发了关于数据隐私、算法透明度和医疗责任的问题。如何确保患者数据的保密性，以及在出现误诊时如何界定责任，成为了一个亟待解决的伦理难题。我们还可以探讨自然语言处理（NLP）在病理学诊断中的应用。AI系统通过分析患者的病历、实验室报告和临床笔记来辅助医生进行诊断。IBM的WatsonforOncology已经在癌症治疗领域取得了进展，但它也面临着对患者隐私保护、解释性和偏见问题的挑战。这些挑战涉及到如何在尊重患者隐私的同时，确保AI系统的决策过程透明且可解释，并避免在诊断过程中产生歧视性偏见。我们将分析AI在遗传学和基因组学中的应用。随着基因测序技术的成本降低和速度加快，AI在分析遗传数据和预测疾病风险方面的潜力日益显现。这也引发了关于基因隐私、数据共享和遗传优势的伦理问题。如何在保护个人隐私的同时促进科学研究的进步，以及如何确保公平地对待不同个体，是这一领域面临的重大挑战。通过对这些实践案例的分析，我们可以看到人工智能辅助诊断应用在提高医疗效率和准确性方面具有巨大潜力，但同时也带来了诸多复杂的伦理和哲学问题。这些问题需要跨学科的合作和持续的研究来解决，以确保AI技术在医疗领域的健康发展。4.1国内外人工智能辅助诊断应用案例介绍随着人工智能技术的不断发展，其在医疗领域的应用也日益广泛。人工智能辅助诊断作为一项具有较高技术含量和实际应用价值的技术，已经在全球范围内引起了广泛关注。本文将通过介绍国内外一些典型的人工智能辅助诊断应用案例，来展示这一技术在实际应用中的优势和挑战。我们来看一下国内的人工智能辅助诊断应用案例，我国政府高度重视人工智能技术的发展，并将其应用于各个领域，包括医疗健康。阿里健康推出的“智能医生”，利用大数据和人工智能技术为用户提供在线问诊、疾病自查等服务。腾讯公司推出的“腾讯觅影”也是一个典型的人工智能辅助诊断应用案例，它通过深度学习算法，帮助医生快速准确地诊断疾病。美国IBM公司的Watson系统同样是一个备受关注的人工智能辅助诊断应用案例。Watson系统通过分析大量的医学文献、病例数据和专家经验，为医生提供诊断建议。英国的DeepMind公司研发的AlphaFold系统也是一款具有国际影响力的人工智能辅助诊断工具，它能够预测蛋白质的结构，从而帮助科学家更好地理解疾病的发生机制。这些国内外的典型案例表明，人工智能辅助诊断技术在实际应用中具有很高的潜力。与此同时，我们也应看到这一技术所面临的伦理和哲学问题。在使用人工智能辅助诊断时，如何确保数据的安全性和隐私保护？如何平衡人类医生的专业知识和人工智能算法的准确性？这些问题值得我们深入探讨和思考。4.2案例中涉及的伦理问题及解决方案在诊断过程中，患者提供的个人信息和医疗数据是人工智能算法进行分析和诊断的基础。这些数据的安全性和隐私保护问题也随之凸显，数据泄露、滥用或未经授权访问等风险都可能引发严重的伦理问题。解决方案：建立严格的数据管理和使用政策，确保数据仅用于诊断目的，并对数据的收集、存储和使用进行透明化操作。采用先进的加密技术和访问控制机制，确保数据的安全性和隐私性。需要明确数据主体的权益，如知情权、同意权和删除权等。人工智能辅助诊断的准确率虽然较高，但仍存在一定的误差风险。这种不确定性可能导致对诊断结果的责任归属产生争议。解决方案：在应用人工智能辅助诊断时，应明确医生与人工智能系统各自的责任边界。医生作为最终决策者，需要对诊断结果负责，并明确告知患者人工智能系统的局限性和可能的误差。需要持续优化算法，提高诊断的准确性。人工智能系统的训练数据决定了其性能和决策，如果数据来源存在偏见或不完整，可能会导致诊断结果的不公平。解决方案：在构建人工智能辅助诊断系统时，应确保数据的多样性和代表性，以减少偏见。需要进行算法的公平性和透明性评估，确保系统在不同人群中的表现是公平的。对于可能出现的偏见，应采取相应措施进行纠正和调整。人工智能辅助诊断可能改变医生与患者之间的传统互动模式，影响患者的自主权和决策参与度。解决方案：在应用人工智能辅助诊断时，应尊重患者的自主权和知情权。医生应充分告知患者关于人工智能系统的相关信息，包括其优点和局限性，让患者能够基于自己的情况和需求做出决策。鼓励患者参与决策过程，与医生共同制定治疗方案。针对人工智能辅助诊断应用中的伦理问题，需要通过建立严格的数据管理和使用政策、优化算法、确保数据多样性和代表性以及尊重患者自主权和知情权等措施来解决。需要持续关注和评估人工智能技术在该领域的应用，以确保其符合伦理和哲学原则。5.未来发展趋势与展望数据隐私和安全：随着大量患者数据的收集和分析，数据隐私和安全将成为越来越重要的议题。确保患者信息的安全和合规性，避免数据泄露和滥用，是未来发展的重要挑战。法规和政策完善：随着人工智能在医疗领域的应用日益广泛，各国政府将出台更多关于人工智能辅助诊断应用的法规和政策，以确保其安全、有效和可靠。这些法规和政策将对产业发展产生积极影响。跨学科合作：人工智能辅助诊断应用涉及医学、计算机科学、伦理学等多个领域，未来发展趋势将是跨学科合作的加强。通过多学科的合作，可以更好地解决技术难题，推动产业发展。个性化医疗：人工智能辅助诊断应用有望推动个性化医疗的发展。通过对患者基因、生活方式等信息的分析，可以为患者提供更加精准、个性化的诊断和治疗方案。可解释性和透明度：为了提高人工智能辅助诊断应用的可靠性和可信度，未来的发展将更加关注模型的可解释性和透明度。通过提高模型的可解释性，可以让医生更好地理解算法的决策过程，从而提高诊断的准确性。远程医疗和跨地域合作：随着5G、物联网等技术的发展，远程医疗和跨地域合作将成为人工智能辅助诊断应用的新模式。这将有助于解决医疗资源分布不均的问题，提高医疗服务的质量和可及性。人工智能辅助诊断应用的未来发展充满挑战和机遇，在保障数据隐私和安全的基础上，通过跨学科合作、推动个性化医疗、提高可解释性和透明度以及发展远程医疗等方式，我们有理由相信人工智能辅助诊断应用将为人类健康事业带来更多的福祉。5.1人工智能辅助诊断技术的前景与挑战随着科技的飞速发展，人工智能(AI)已经在各个领域取得了显著的成果，其中包括在医学领域的应用。特别是在诊断方面，人工智能辅助诊断技术已经展现出巨大的潜力，可以大大提高诊断的准确性和效率。这种技术的广泛应用也带来了一系列伦理和哲学问题，需要我们深入探讨和思考。人工智能辅助诊断技术的前景非常广阔，通过大量的数据学习和深度神经网络的训练，AI系统可以识别出人类医生难以察觉的细微病变，从而提高诊断的准确性。AI还可以辅助医生进行更复杂的手术操作，提高治疗效果。随着技术的