医疗保健中的人工智能推理是指应用基于逻辑的算法和机器学习模型来分析医疗数据、支持临床决策和优化工作流程。 这些系统处理结构化数据（如实验室结果）和非结构化数据（如医生笔记）以识别模式、预测结果并推荐操作。 例如，人工智能推理可以通过将症状与历史患者数据相关联来帮助诊断疾病，或者通过评估药物相互作用和患者病史来建议个性化治疗计划。 这种方法提高了准确性和效率，同时减少了复杂场景中的人为错误。
一个具体的应用是在医学影像分析中。人工智能模型，如卷积神经网络 (CNN)，经过训练可以检测 X 射线、MRI 或 CT 扫描中的异常。 例如，谷歌的 DeepMind 开发了一种人工智能系统，可以识别眼部扫描中的糖尿病视网膜病变，其准确性与人类专家相当。 这里的推理包括分析像素模式以标记异常、优先处理紧急病例，甚至预测疾病进展。 这些模型通常集成到放射科工作流程中，以协助早期诊断，使临床医生能够专注于危重病例。 另一个例子是 IBM Watson for Oncology，它使用自然语言处理来解析研究论文和患者记录，然后根据个体癌症患者的情况提出基于证据的治疗方案。
人工智能推理还可以提高运营效率和药物发现。 预测分析模型预测患者入院率，使医院能够有效地分配人员和资源。 例如，脓毒症预测算法分析实时生命体征和电子健康记录 (EHR)，以便在症状升级之前提醒临床医生。 在药物开发中，强化学习模型模拟分子相互作用，以比传统方法更快地识别潜在化合物。 DeepMind 开发的 AlphaFold 可以高精度地预测蛋白质结构，从而加速对阿尔茨海默病等疾病的研究。 这些系统依靠将特定领域的知识与概率推理相结合来解决对人类来说计算量大的问题。 通过自动化重复性任务并提供数据驱动的见解，人工智能推理使医疗保健专业人员能够专注于患者护理，同时保持严格的安全标准。