医疗保健领域的人工智能工具是使用开源框架、专用库和基于云的平台构建的，旨在安全有效地处理医疗数据。常见的工具包括机器学习框架，如 TensorFlow 和 PyTorch，它们用于训练模型，以执行疾病预测或医学图像分析等任务。对于数据处理，诸如 Apache Spark 或 DICOM 库（例如，pydicom）之类的工具可帮助管理大规模数据集，例如电子健康记录 (EHR) 或医学图像文件。此外，像 MONAI（医学人工智能开放网络）这样的库为预处理 3D 医学扫描或处理医疗保健中常见的形状不规则的数据提供特定于领域的功能。
专用库和 API 对于解决医疗保健方面的特定挑战至关重要。例如，诸如 spaCy 或 Hugging Face 的 Transformers 之类的 NLP 框架用于从非结构化的临床记录或研究论文中提取见解。像 Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) API 这样的项目能够在 EHR 系统和 AI 模型之间实现标准化的数据交换，从而确保了跨医疗保健提供商的兼容性。诸如 OpenCV 或 ITK 之类的工具用于放射学中的图像分割，例如识别 MRI 扫描中的肿瘤。诸如 OHDSI（观察性健康数据科学和信息学）之类的平台提供了用于分析跨机构的标准化患者数据的工具，支持药物安全性监测或人口健康研究等任务。
部署和合规性工具同样重要。Docker 和 Kubernetes 用于将 AI 模型容器化，以便集成到医院系统中，从而确保它们在各种环境中一致运行。AWS HealthLake 或 Google Cloud Healthcare API 等云平台为敏感患者数据提供符合 HIPAA 标准的存储和处理。对于模型监控，诸如 MLflow 或 TensorBoard 之类的工具会跟踪性能指标，以确保长期可靠性。诸如 PyTorch Lightning 或 TensorFlow Extended (TFX) 之类的框架简化了从数据验证到模型服务的流程，同时保持了用于法规遵从性的审计跟踪。这些工具共同解决了在医疗保健环境中部署 AI 的技术和法律复杂性。