人工智能在医疗保健领域有几个实际应用，并且已经在实施中。这些用例侧重于解决特定问题、提高效率和支持临床决策。开发人员在构建和完善这些系统中发挥着关键作用，他们经常处理医疗数据、机器学习模型以及与现有工作流程的集成。
一个主要应用是 医学影像分析。人工智能模型，特别是卷积神经网络 (CNN)，经过训练可以检测 X 光片、MRI 或 CT 扫描中的异常情况。例如，Google 的 DeepMind 等工具已用于识别眼科扫描中的糖尿病视网膜病变，从而实现早期干预。这些系统通过 API 集成到医院工作流程中，或嵌入到影像软件中，使放射科医生能够优先处理紧急病例。开发人员经常使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架来训练标记数据集上的模型，以解决诸如数据不平衡或医学图像中的噪声等挑战。
另一个领域是 个性化治疗计划。机器学习算法分析患者数据，例如遗传信息、实验室结果和治疗历史，以预测个体可能对疗法的反应。例如，IBM Watson for Oncology 使用自然语言处理 (NLP) 来解析临床记录和研究论文，从而提出量身定制的癌症治疗方案。开发人员可能会构建管道，将 EHR（电子健康记录）数据与强化学习模型相结合，以优化药物剂量或推荐临床试验。这些系统需要仔细验证，以避免偏差并确保在不同患者群体中的可靠性。
第三个应用是 自动化管理任务。自然语言处理模型处理临床记录、保险索赔或患者咨询中的非结构化文本，以减少人工工作。例如，聊天机器人处理预约安排，而算法通过从医生记录中提取诊断来自动执行计费编码。 Google 的 BERT 等工具已被修改用于对医疗文档进行分类，从而提高诸如事先授权之类的任务的准确性。开发人员经常将这些模型集成到现有的医院 IT 系统中，以确保符合 HIPAA 等数据隐私法规。这减少了管理费用，并使医疗保健人员可以专注于患者护理。