目前，人工智能正应用于医疗健康领域，以改善诊断、优化工作流程和提升患者护理。虽然不同地区和机构的采纳情况各异，但重点在于解决实际问题而非推测性进展。图像分析算法和预测模型等工具已投入使用，通常与电子健康记录（EHR）或医院管理软件等现有系统集成。
医疗影像学是一个主要的进展领域。卷积神经网络 (CNN) 被广泛用于分析 X 光片、MRI 和 CT 扫描，以检测肿瘤或骨折等病症。例如，Google 的 DeepMind 开发了一个系统，用于检测眼部扫描中的糖尿病视网膜病变，其准确性可与人类专家媲美。这些工具通常作为第二意见，标记异常情况供放射科医生审查。另一个例子是人工智能在病理学中的应用，算法分析组织切片以识别癌细胞，从而减少人工筛查时间。开发这些系统的开发人员通常使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架，并在医院或 NIH 的 ChestX-ray 数据集等公共存储库中的大型标注数据集上进行训练。
除了诊断，人工智能还在自动化管理任务。自然语言处理 (NLP) 模型从非结构化的临床笔记或保险文档中提取数据，减少人工录入错误。例如，AWS Comprehend Medical 和 Google 的 Healthcare NLP API 被用于从文本中解析药物剂量或症状等术语。预测模型也帮助医院管理资源：算法预测患者入院率或识别需要主动护理的高风险个体。主要的 EHR 供应商 Epic Systems 集成了预测分析功能，以实时估计败血症风险。然而，部署挑战依然存在。像 HIPAA 这样的数据隐私法规要求严格的访问控制，促使开发者使用联邦学习或匿名化技术。模型可解释性仍然是一个障碍，通常会添加 SHAP 或 LIME 等工具来向临床医生解释输出结果。监管审批流程（例如 FDA 的 SaMD 框架）也减缓了部署速度，因为模型必须证明在不同患者群体中的可靠性。