人工智能系统需要采取合适的技术手段和安全措施，确保患者的医疗数据不被非法获取和滥用。综上所述，人工智能在医疗保健中的预测和预防疾病的关键技术包括数据分析和挖掘、机器学习和深度学习、自然语言处理、图像识别和处理以及数据隐私和安全等方面。
人工智能在医疗保健中的预测和预防疾病的关键技术包括以下几个方面：
1. 数据分析和挖掘：人工智能可以对大量的医疗数据进行分析和挖掘，发现潜在的疾病模式和趋势。通过对患者的病历、病理、影像等多种数据进行综合分析，可以预测和识别出患有某种疾病的风险。
2. 机器学习和深度学习：机器学习和深度学习是人工智能的核心技术，通过训练模型来学习和识别医疗数据中的模式和规律。通过对大数据集进行训练，可以使人工智能系统具备预测患病风险和预防措施的能力。
3. 自然语言处理：自然语言处理技术可以帮助人工智能系统理解和处理医疗文本数据，如病历、医疗报告等。通过对这些文本数据的分析，可以提取出关键信息，辅助医生进行疾病的预测和预防。
4. 图像识别和处理：图像识别和处理技术可以对医学影像数据进行分析和识别，如X光片、MRI、CT等。通过对这些影像数据的分析，可以自动识别病变和异常现象，提供辅助诊断和预防疾病的建议。
5. 数据隐私和安全：在使用人工智能进行疾病预测和预防时，保护患者的数据隐私和信息安全是非常关键的。人工智能系统需要采取合适的技术手段和安全措施，确保患者的医疗数据不被非法获取和滥用。
综上所述，人工智能在医疗保健中的预测和预防疾病的关键技术包括数据分析和挖掘、机器学习和深度学习、自然语言处理、图像识别和处理以及数据隐私和安全等方面。这些技术的应用有助于提高医疗保健的质量和效率，帮助医生更好地预测和预防疾病。