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摘 要

密度泛函涨落理论（Density Functional Fluctuation Theory, DFFT）作为密度泛函理论（Density Functional Theory, DFT）的前沿扩展，为医疗人工智能提供了独特的物理洞察与计算范式。本文系统阐述了 DFFT 在医疗领域的理论基础、应用前景及关键挑战，旨在揭示物理驱动的数据智能新模式。通过整合统计物理、量子化学与机器学习方法，DFFT 在分子设计、纳米医疗、医学成像及生物大分子结构预测等关键领域展现出巨大潜力，为精准医疗技术的革新提供了关键理论支撑。本研究强调 DFFT 如何通过量化微观涨落与建立多尺度关联，克服传统数据驱动方法在生物系统建模中的局限性，为开发可解释、高精度的医疗AI系统奠定理论基础。

关键词：密度泛函涨落理论；医疗人工智能；多尺度建模；物理驱动智能；精准医疗；统计涨落；量子化学；机器学习解释性