随着技术的飞速发展，人工智能（AI）已经渗透到各个领域，尤其是在医疗健康领域，其在疾病诊断、治疗方案制定、药物研发等方面的应用日益广泛。AI通过其强大的数据分析能力和学习算法，不仅可以提高医疗服务的效率，还能够提供更加精准的诊断结果。但是，这项革命性的技术并非完美无缺，它面临的一系列挑战和限制值得我们深入探讨。

首先，AI系统需要大量高质量的训练数据来学习和提升其识别能力。在医学影像处理中，如CT扫描、MRI成像等，对于AI来说是一个巨大的挑战，因为这些图像包含了复杂且多变的地形结构，而且每个患者的情况都是独一无二的。此外，由于隐私保护法规对个人健康信息存在严格要求，获取这些数据往往面临伦理问题以及法律障碍。

其次，尽管AI在某些特定的任务上表现出色，但它仍然无法完全替代人类医生的直觉和经验。例如，在复杂情况下，比如多发性疾病或与其他疾病同时发生的情况下，医生需要综合考虑各种因素进行判断，而这对于目前的大部分AI系统来说依然是个难题。此外，对于一些非常罕见或新出现疾病，人类专家可能拥有更丰富的知识库，因此在这种情况下，无疑是由人类医生进行诊断更为可靠。

再者，即使是经过充分训练的人工智能模型，也存在过度自信的问题。当它们对自己的预测有很高置信度时，它们可能会忽略错误可能性，从而导致错误决策。这一点尤为重要，因为生命科学领域决定性的是小数点后面的几位数字，一点误差都可能造成严重后果。

此外，与任何新兴技术一样，加快推进人工智能医疗应用所需投资巨大，并且持续创新也是一项长期工作。除了硬件设备之外，还需要开发新的软件算法，以及培养专业人才来维护这套系统。这不仅需要财政投入，也涉及到政策支持和教育培训计划，以确保这个行业不断向前发展。

最后，如果我们想要实现将人工智能真正融入到实际医疗实践中，我们还必须解决一个关键问题，那就是如何确保所有患者都能从这一新技术中受益。由于不同地区之间存在资源分配不均的问题，这意味着那些最需要帮助的人群——比如居住在偏远地区或者经济条件有限的人们——他们可能因为缺乏足够资金去购买最新设备或者接受相关培训而被排除在门槛之外。

总结起来，对于当前的人工智能工具来说，它们虽然具有极大的潜力，但要想实现有效地用于提高公共卫生水平，就必须克服一系列困难包括但不限于：获取合适数据源、提升算法性能以应对复杂情景、保证决策透明度与安全性以及平衡资源分配以确保所有群体受益。在未来的工作中，我们应该致力于通过跨学科合作解决这些挑战，为人们带来更多便利，同时也让我们的社会更加公平公正。