人工智能在医疗保健领域有多个实际应用，可以解决具体问题并改进现有工作流程。 人工智能正在产生显著影响的三个关键领域是医学影像分析、诊断和预测分析以及管理任务自动化。 这些应用利用机器学习 (ML) 技术、数据处理以及与现有系统的集成来提高准确性、效率和患者治疗效果。
在医学影像方面，卷积神经网络 (CNN) 等人工智能模型用于分析 X 射线、MRI 和 CT 扫描。 例如，谷歌的 LYNA（淋巴结助手）等工具可以高精度地检测病理切片中的转移性乳腺癌，从而减少人为错误。 同样，人工智能可以标记胸部 X 射线中的异常情况，例如肺炎或肺塌陷，从而优先处理放射科医生的紧急病例。 这些系统不会取代临床医生，而是充当辅助工具，缩短审查时间并提高人类可能遗漏的细微模式的检测率。 开发人员经常致力于优化这些模型以用于边缘设备，从而在资源有限的环境中实现实时分析。
人工智能还通过处理结构化和非结构化数据来支持诊断和风险预测。 在电子健康记录 (EHR) 上训练的 ML 模型可以在症状恶化前数小时预测败血症或心力衰竭等疾病。 例如，Epic 败血症模型分析生命体征、实验室结果和患者病史，以便及早提醒临床医生。 与人工智能配对的可穿戴设备（如 Apple 或 Fitbit 的设备）可以检测不规则的心律（例如，心房颤动）并通知用户寻求护理。 开发人员通过构建管道来清理和规范各种数据源（文本注释、传感器数据、实验室值）并确保模型在人群中推广，同时解决偏差问题来做出贡献。
最后，人工智能可以自动化管理任务，从而减轻运营负担。 自然语言处理 (NLP) 通过将医患对话转换为结构化 EHR 条目来简化临床文档，例如 Amazon Transcribe Medical 所见。 聊天机器人处理预约安排、保险验证或常见问题解答，从而释放员工以执行复杂的任务。 像 Olive AI 这样的人工智能驱动的事先授权工具从 EHR 中提取相关数据以自动填写保险表格，从而缩短审批延迟。 开发人员通过集成 API、确保 HIPAA 合规性以及改进 NLP 模型以处理医学术语和口音来实施这些解决方案。 这些应用突出了人工智能在优化医疗保健的技术和后勤层面的作用。