群体智能（SI）是一种去中心化的解决问题的方法，灵感来自自然界中的集体行为，如蚁群或鸟群。在医疗保健领域，SI 算法通过模拟生物群体如何在没有中心控制的情况下协作，来优化复杂系统、改进决策并分析大型数据集。这些方法在传统算法难以处理可伸缩性、动态输入或多目标权衡的场景中尤其有用。
一个关键应用是资源分配和物流。例如，医院使用基于 SI 的优化模型来管理人员排班、床位分配或医疗用品分发。蚁群优化（ACO）是 SI 算法的一种，可以模拟“虚拟蚂蚁”来寻找网络中的最优路径，通过优化医院运输机器人的路线或简化紧急响应工作流程来帮助减少患者等待时间。类似地，粒子群优化（PSO）已被应用于疫苗分发规划，平衡了存储限制、交付时间和高风险人群的优先顺序等因素。
另一个领域是医学诊断和影像。SI 算法处理来自电子健康记录（EHRs）、可穿戴设备或医学影像的异构数据，以识别模式。例如，研究人员使用 PSO 通过优化特征选择来提高机器学习模型在 MRI 扫描中检测肿瘤的准确性。基于群体的系统也支持临床医生之间的协作决策：分布式 SI 模型可以汇总多位专家的意见，推荐个性化治疗方案，减少个体专家的偏见。
最后，SI 在药物发现和基因组学中提供帮助。模拟分子相互作用或蛋白质折叠需要评估大量的组合可能性。像人工蜂群（ABC）这样的算法通过迭代优化候选药物化合物来优化计算化学工作流程。在基因组学中，SI 通过分析大规模基因组数据集来帮助识别基因与疾病的关联，比穷举搜索方法更有效。这些方法利用并行计算和涌现智能来解决传统方法计算成本过高的问题。对于开发者来说，实现 SI 通常涉及像 Python 的 PySwarms 这样的框架，或与基于云的系统集成以处理分布式计算，这使得需要可伸缩、适应性解决方案的医疗保健应用能够轻松使用 SI。