AI医疗助力诊断促甲状腺素低有一定靠谱性，主要体现在诊断效率高、数据分析能力强、诊断结果稳定性好、可提供辅助决策、能进行知识更新等方面。
1. 诊断效率高：促甲状腺素低的诊断涉及多项指标和数据的分析。AI医疗系统可以快速处理大量的患者信息，在短时间内完成对各项检查数据的综合分析，相比人工诊断，大大缩短了诊断时间，能让患者更快地得到诊断结果，及时开展后续的治疗。
2. 数据分析能力强：AI具有强大的数据分析能力，能够对促甲状腺素低相关的各种数据，如甲状腺功能检查中的各项指标、患者的病史、症状表现等进行深度挖掘和分析。它可以发现一些人类医生可能忽略的细微关联和规律，从而更准确地判断患者促甲状腺素低的原因和病情严重程度。
3. 诊断结果稳定性好：人类医生在诊断过程中可能会受到疲劳、情绪等因素的影响，导致诊断结果出现一定的波动。而AI医疗系统只要程序正常运行，就可以始终保持稳定的诊断标准和分析方法，为促甲状腺素低的诊断提供相对稳定可靠的结果。
4. 可提供辅助决策：对于促甲状腺素低的治疗方案选择，AI医疗可以根据患者的具体情况，结合大量的临床案例和医学研究成果，为医生提供多种治疗方案的建议和参考。帮助医生更全面地考虑各种因素，制定出更适合患者的个性化治疗方案。
5. 能进行知识更新：医学知识不断发展和更新，新的诊断标准和治疗方法不断涌现。AI医疗系统可以实时更新知识数据库，及时掌握最新的医学信息，将其应用到促甲状腺素低的诊断中，保证诊断的准确性和科学性。
6. 可实现远程诊断：对于一些偏远地区或医疗资源相对匮乏的地方，患者可能无法及时获得专业医生的诊断。AI医疗可以通过远程医疗平台，对患者的检查数据进行分析和诊断，让这些患者也能享受到高质量的诊断服务。
7. 辅助教学和培训：AI医疗系统可以记录和分析大量的促甲状腺素低诊断案例，为医学教学和医生培训提供丰富的素材。新入职的医生可以通过学习这些案例，更快地掌握促甲状腺素低的诊断方法和技巧，提高自身的专业水平。
综上所述，AI医疗在助力诊断促甲状腺素低方面具有诸多优势，具有一定的靠谱性。但它也不能完全替代人类医生，在实际应用中，需要将AI医疗的优势与医生的临床经验和专业判断相结合，才能为患者提供更准确、更优质的诊断服务。当发现促甲状腺素低时，应及时前往正规医院，在医生的综合评估下进行诊断和治疗。