AI 推理通过分析复杂的个体化患者数据来制定量身定制的治疗策略，从而增强个性化医疗。与依赖通用指南的传统方法不同，AI 系统可以处理大量数据（例如基因信息、病史和生活方式因素），以识别特定于患者的模式。例如，机器学习模型可以分析基因组数据，预测患者对特定癌症疗法的反应，从而使临床医生能够优先选择成功可能性最高的治疗方案。这种数据驱动的方法减少了试错式处方，并通过使干预措施与每位患者独特的生物学特性相符来改善结果。
一个关键的应用是药物反应预测。在连接遗传标记与药物疗效的数据集上训练的 AI 模型可以推荐个性化用药方案。例如，像 IBM 的 Watson for Genomics 这样的工具可以分析肿瘤 DNA 中的突变，并将其与临床试验数据进行交叉引用，以推荐靶向疗法。同样，AI 可以通过整合来自可穿戴设备的实时数据来优化剂量，例如糖尿病患者的血糖监测仪，动态调整胰岛素建议。这些系统依赖于决策树、神经网络或贝叶斯推理等技术来权衡多个变量并生成概率预测，为临床医生提供手动难以获得的可行见解。
然而，挑战依然存在。AI 模型需要高质量、多样化的训练数据，以避免可能导致对代表性不足人群提供次优建议的偏差。例如，主要基于欧洲基因组数据训练的模型对于其他祖裔的患者可能表现不佳。此外，将 AI 集成到临床工作流程中需要强大的验证以及与电子病历（EHRs）的互操作性。开发者必须设计临床医生易于理解的系统——例如提供治疗建议的解释——同时遵守 HIPAA 等隐私法规。尽管存在这些障碍，AI 大规模综合多维度数据的能力使其成为推进精准医疗的关键工具，为开发者提供了构建连接数据科学和临床实践的工具的机会。