AI医疗在诊断全身无力疲倦乏困病因方面有一定作用，但受多种因素影响难以完全精准。影响因素包括数据局限性、疾病复杂性、个体差异、技术发展程度、医生主观判断等。
1. 数据局限性：AI医疗诊断依赖大量数据学习。然而目前医疗数据收集存在不全面、不准确问题，部分罕见病或特殊病例数据少，导致AI在诊断相关病因时缺乏足够参考，难以精准判断。
2. 疾病复杂性：全身无力疲倦乏困是常见症状，可由多种疾病引起，如贫血、甲状腺功能减退、慢性疲劳综合征、心血管疾病、感染性疾病等。不同疾病表现相似，AI可能难以准确区分病因。
3. 个体差异：每个人身体状况、生活习惯、遗传因素不同，对疾病反应和表现有差异。AI难以全面考虑个体特异性，如生活中压力大、睡眠不足、过度劳累等非疾病因素也会导致全身无力疲倦乏困，AI可能无法精准评估。
4. 技术发展程度：尽管AI技术不断进步，但目前仍有局限性。其算法和模型可能存在不完善之处，对复杂病因分析和判断能力有限，不能像经验丰富医生一样综合考虑多方面因素。
5. 医生主观判断：医疗诊断不仅依靠客观检查结果，还需医生主观判断和临床经验。医生可通过与患者沟通、观察患者状态等获取更多信息，而AI缺乏这种主观判断能力。
综上所述，AI医疗在诊断全身无力疲倦乏困病因上有一定辅助作用，但受数据、疾病、个体、技术和医生主观判断等因素限制，难以做到完全精准诊断。在实际医疗中，应将AI医疗与医生专业判断相结合，以提高诊断准确性。当出现全身无力疲倦乏困症状时，建议及时到正规医院内科就诊，可遵医嘱进行血常规、甲状腺功能、心电图等检查，明确病因。治疗方面，针对不同病因有不同药物，如缺铁性贫血可用硫酸亚铁、富马酸亚铁、葡萄糖酸亚铁等；甲状腺功能减退可用左甲状腺素钠等；感染性疾病可根据病原体选用阿莫西林、头孢克肟、阿奇霉素等，但具体用药需遵医嘱。