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) 的調查顯示，截至2025年AI智能醫療市場將會超過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、更準確地檢測出異常現象。

使用AI及ML項目來檢測可能被人眼漏看的異常現象，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研發出解讀胸部X光片的算法，這種解讀不僅和放射科醫生的一樣準確，且用時很短。醫生使用Viz.ai公司的技術能節約寶貴的診斷時間，具體方法是在重大損傷發生前運用科技快速、準確地檢測出中風病人的血塊。

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

匯總索賠數據可以讓人們全面了解阿片類藥物的購買情況。醫療保健公司可以通過機器學習程序和算法看到數據中的模型，以及在何處出現偏離模型的數據。因此醫療保健機構能轉向預防和檢測欺詐，而非“付費追逐”。根據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。數據源的類型包括：電子健康記錄 (EHR)、健康等級7(HL7)消息、醫療設備、臺式機、服務器、存儲設備、網絡、門戶網站、計費系統、患者管理系統。

據麻省理工研究員兼初創公司Insitro創始人達芙妮·柯勒 (Daphne Koller) 的一篇Medium文章稱，大型制藥公司一直在努力開發新型治療方法。過去的幾十年里，藥物開發變得越來越困難、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；開發新藥（一旦失敗）的稅前研發成本預計會超過25億美元；30年前藥物開發投資的回報為2億美元，之后回報率逐年呈線性下降；據一些分析估計，2020年前這一數字將降至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，技術進步使得單個基因組測序的時間和成本大幅下降。醫療保健服務開始使用基因組測序，讀取患者數據，并根據個體獨特的遺傳特征為病人定制并優化護理。除了基因組測序技術的進步，大數據和云技術在醫學領域的廣泛應用也使得精準醫學有了新進展。

機器學習算法使用云計算數據湖和數據倉庫來識別模式并進行預測。這些數據湖和數據倉庫能夠清理（在數據中創建一個單一的“真實來源”）并存儲大量數據，從而統一多個醫療保健系統。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動，而非其在患者體內的物理位置。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、人口統計學和試驗的結果，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、提供醫療服務。一家名為深度基因組學 (Deep Genomics) 的初創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。越來越多的醫療保健組織開始投資、試驗并將新興技術整合到他們的系統中，這將打破、改變傳統的醫療保健模式。

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

醫療保健組織必須學會信任、使用算法，這意味著醫保組織希望看到算法的臨床驗證。到目前為止，在沒有大量證據驗證結果的情況下，有些人仍對全面采用人工智能工具持謹慎或猶豫的態度。埃森哲咨詢公司 (Accenture) 進行的一項數字健康調查顯示，持懷疑態度的不僅僅是醫生：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，比如他們不理解人工智能工作的方式，或者擔心這項技術會真正地“讀懂”他們。

另一個挑戰與規模有關。通常在有限范圍內，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中推出。另一個問題是，目前先進的技術解決方案在初期對于較小的地區和農村醫療機構來說可能過于昂貴。

最后，考慮到當前健康產業涉及到規模巨大且極具多樣性的利益相關者。人工智能對醫療管理人員、臨床從業人員、患者的醫療保健操作及治療產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，全球醫療領域人工智能市場將從現在的13億美元飆升至2024年的100億美元，年復合增長率為40%。