医疗人工智能代表了现代科技与传统医疗行业的强强联合。其便利性在于高效的数据处理能力和卓越的模式识别技术，可以显著提升诊疗质量和服务效率。当前，AI在医疗领域的应用已经深入到电子病历分析、疾病筛查、个性化治疗计划制定、药物研发等多个环节。

以癌症观测为例，谷歌的DeepMind人工智能系统在乳腺癌早期诊断中的准确率已超过了人类放射科医生。借助AI对医学图像的分析，诊断速度和准确性都得到显著提升。另外，深度学习模型在皮肤癌识别的推进中也大放异彩，如斯坦福大学开发的一种算法能与皮肤科医生媲美，识别出皮肤病变的性质。

AI的便利性还体现在其对于精准医疗的促进。通过对大量的基因组数据进行分析，AI能够帮助医生更准确地预测患者对于特定治疗方式的反应，从而制定更加个性化的治疗方案。这种个性化医疗的方式帮助患者获得更好的治疗效果，同时也提高了医疗资源的利用效率。

然而，风险亦不容忽视。AI系统的数据来源、算法透明度、结果解释性常常成为医疗实践中的难点。在英国，已经有报告指出AI系统在病人筛查中存在潜在的种族偏见问题，这可能会加深医疗服务的不平等。此外，AI系统的数据安全问题也不容忽视，如2017年DeepMind与英国国民健康服务体系（NHS）因非法共享病人数据而受到批评，引发了隐私担忧。

在商业化方面，医疗AI面临着诸多挑战。虽然通过合作、共同研发等形式，AI在一些医疗领域得以初步落地，但将其规模化应用于医院并非易事。更进一步，即便在规模化落地，如何确保这些算法能够成功回收过往投入的海量资金，也是一个不小的问题。IBM的Watson项目曾宣称能够改善癌症治疗决策，但在实际部署中遭遇挑战，其效果和盈利能力备受质疑。

虽然已经取得一定进展，但其实际效益与商业模式的可持续性尚需检验。一方面，像IBM的Watson这样的大投资项目，宣称能改善癌症治疗决策，却在实际部署中遭遇挑战，效果和盈利能力备受质疑。另一方面，中国的平安好医生等创新型企业则采取与传统医疗机构合作的方式，通过提供在线咨询、疾病自我检测工具等服务，试图打破医疗AI的商业化瓶颈。

人工智能技术正在一步一步塑造我们对健康与医疗的理解。机器学习、深度学习等先进算法的革新，有望让疾病诊断更迅速、治疗更个性化、结果更精准。需要敏锐关注其给医疗服务带来的转变，同时警惕AI可能引发的职业伦理、法律责任、数据隐私等一系列问题，以确保这一领域的健康发展。AI在医疗领域的深化应用，虽然前景光明，但道路并不平坦，仍需综合考量、审慎推进，在追求便利的同时不断评估并应对风险。