依賴于AI及ML，近幾年藥物的診斷準確度有了很大的提升。目前大市場研究所(Big Market Research) 的調(diào)查顯示，截至2025年AI智能醫(yī)療市場將會超過181.2億美元。一篇講述了用AI維持健康的文章還表明，與人類相比，AI及ML在掃描中能更快、更準確地檢測出異?，F(xiàn)象。

使用AI及ML項目來檢測可能被人眼漏看的異?，F(xiàn)象，正不斷改良診斷，為病人提供更好的護理。下面是幾個例子：斯坦福大學的研究員已經(jīng)研發(fā)出解讀胸部X光片的算法，這種解讀不僅和放射科醫(yī)生的一樣準確，且用時很短。醫(yī)生使用Viz.ai公司的技術(shù)能節(jié)約寶貴的診斷時間，具體方法是在重大損傷發(fā)生前運用科技快速、準確地檢測出中風病人的血塊。

在美國，25%的衛(wèi)生保健費用皆為行政成本，這遠超其他發(fā)達國家。AI能產(chǎn)生重大影響的一個重要領(lǐng)域即醫(yī)學編碼和醫(yī)療賬款，AI能在該領(lǐng)域中研究出自動化方法。

匯總索賠數(shù)據(jù)可以讓人們?nèi)媪私獍⑵愃幬锏馁徺I情況。醫(yī)療保健公司可以通過機器學習程序和算法看到數(shù)據(jù)中的模型，以及在何處出現(xiàn)偏離模型的數(shù)據(jù)。因此醫(yī)療保健機構(gòu)能轉(zhuǎn)向預防和檢測欺詐，而非“付費追逐”。根據(jù)美國公共廣播公司新聞頻道(PBS News) 的一篇文章，美國司法部稱，“在美國將近1300萬非法阿片類藥物涉嫌欺詐和開具假賬單，”其中涉及23名藥劑師和19名護士。數(shù)據(jù)源的類型包括：電子健康記錄 (EHR)、健康等級7(HL7)消息、醫(yī)療設(shè)備、臺式機、服務器、存儲設(shè)備、網(wǎng)絡、門戶網(wǎng)站、計費系統(tǒng)、患者管理系統(tǒng)。

據(jù)麻省理工研究員兼初創(chuàng)公司Insitro創(chuàng)始人達芙妮·柯勒 (Daphne Koller) 的一篇Medium文章稱，大型制藥公司一直在努力開發(fā)新型治療方法。過去的幾十年里，藥物開發(fā)變得越來越困難、昂貴，因而無法滿足許多患者的需求。藥物的臨床試驗成功率徘徊在一位數(shù)；開發(fā)新藥（一旦失敗）的稅前研發(fā)成本預計會超過25億美元；30年前藥物開發(fā)投資的回報為2億美元，之后回報率逐年呈線性下降；據(jù)一些分析估計，2020年前這一數(shù)字將降至0%。

人類基因組計劃 (HGP) 的第一次人類基因組測序花費了近13年時間，耗資27億英鎊。從那時起，技術(shù)進步使得單個基因組測序的時間和成本大幅下降。醫(yī)療保健服務開始使用基因組測序，讀取患者數(shù)據(jù)，并根據(jù)個體獨特的遺傳特征為病人定制并優(yōu)化護理。除了基因組測序技術(shù)的進步，大數(shù)據(jù)和云技術(shù)在醫(yī)學領(lǐng)域的廣泛應用也使得精準醫(yī)學有了新進展。

機器學習算法使用云計算數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫來識別模式并進行預測。這些數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫能夠清理（在數(shù)據(jù)中創(chuàng)建一個單一的“真實來源”）并存儲大量數(shù)據(jù)，從而統(tǒng)一多個醫(yī)療保健系統(tǒng)。這樣通過電子健康記錄，可以為人們提供更好且更有針對性的護理。

腫瘤學和癌癥研究通過研究癌癥遺傳學，在精準醫(yī)學上進行大量投資。在某些情況下，癌癥可能是受基因遺傳驅(qū)動，而非其在患者體內(nèi)的物理位置。佛羅里達州坦帕市莫菲特癌癥中心 (Moffitt Cancer Center) 一直致力于整合分子基因組學、人口統(tǒng)計學和試驗的結(jié)果，為每位患者建立模型。

有時不相容的治療方法和藥物會有風險，精準醫(yī)學不僅能降低風險，還提供新的解決方案，以抗擊疾病、提供醫(yī)療服務。一家名為深度基因組學 (Deep Genomics) 的初創(chuàng)公司利用人工智能和基因組為每位病人找到最佳的藥物療法。越來越多的醫(yī)療保健組織開始投資、試驗并將新興技術(shù)整合到他們的系統(tǒng)中，這將打破、改變傳統(tǒng)的醫(yī)療保健模式。

盡管大量的使用案例和證據(jù)表明，在醫(yī)療保健行業(yè)使用人工智能和機器學習益處頗多，且每年流入該行業(yè)的風投資金也越來越多，但醫(yī)療保健和科技初創(chuàng)企業(yè)仍然面臨一系列挑戰(zhàn)，巨大的潛在市場所面臨的挑戰(zhàn)，不是僅僅通過技術(shù)改進就能化解的。

醫(yī)療保健組織必須學會信任、使用算法，這意味著醫(yī)保組織希望看到算法的臨床驗證。到目前為止，在沒有大量證據(jù)驗證結(jié)果的情況下，有些人仍對全面采用人工智能工具持謹慎或猶豫的態(tài)度。埃森哲咨詢公司 (Accenture) 進行的一項數(shù)字健康調(diào)查顯示，持懷疑態(tài)度的不僅僅是醫(yī)生：大約25%的受訪者尚未準備好人工智能提供的健康服務。許多人有些擔憂這項技術(shù)，比如他們不理解人工智能工作的方式，或者擔心這項技術(shù)會真正地“讀懂”他們。

另一個挑戰(zhàn)與規(guī)模有關(guān)。通常在有限范圍內(nèi)，測試的概念驗證 (POC) 或試點項目可能尚未準備好在大型機構(gòu)中推出。另一個問題是，目前先進的技術(shù)解決方案在初期對于較小的地區(qū)和農(nóng)村醫(yī)療機構(gòu)來說可能過于昂貴。

最后，考慮到當前健康產(chǎn)業(yè)涉及到規(guī)模巨大且極具多樣性的利益相關(guān)者。人工智能對醫(yī)療管理人員、臨床從業(yè)人員、患者的醫(yī)療保健操作及治療產(chǎn)生的影響將有一些推動作用。摩根士丹利 (Morgan Stanley) 估計前景還是不錯的，全球醫(yī)療領(lǐng)域人工智能市場將從現(xiàn)在的13億美元飆升至2024年的100億美元，年復合增長率為40%。