人工智能 (AI) 在医疗保健领域的未来在于其增强诊断、简化工作流程和实现个性化治疗的能力。人工智能系统正日益集成到医疗工具中，以分析复杂的数据集、自动化重复性任务并提供决策支持。例如，在医学成像数据上训练的机器学习模型可以检测肿瘤或骨折等异常情况，其准确性与人类专家相当。这些工具减少了临床医生在人工分析上花费的时间，使他们能够专注于患者护理。此外，人工智能驱动的预测模型可以通过分析电子健康记录 (EHR) 来预测疾病进展或识别高危患者，从而实现更早的干预。
一个关键的开发领域是使用人工智能进行个性化医疗。通过处理遗传、生活方式和临床数据，算法可以推荐量身定制的治疗方案。例如，肿瘤科医生使用 IBM Watson for Oncology 等人工智能系统，根据癌症患者独特的基因谱为其匹配治疗方法。同样，AlphaFold 等药物发现平台通过预测蛋白质结构，加速了靶向药物的开发。开发这些系统的开发人员必须解决数据质量、模型可解释性以及与现有 EHR 集成等挑战。TensorFlow 和 PyTorch 等开源框架通常用于构建和部署这些模型，重点是确保可重复性以及遵守 HIPAA 等医疗保健法规。
另一个关键重点是运营效率。人工智能可以使用自然语言处理 (NLP) 自动化管理任务，例如安排时间或开账单，以解析临床笔记或保险索赔。例如，谷歌的 Med-PaLM 2 微调语言模型以准确回答医疗问题，从而减轻文档负担。但是，开发人员必须优先考虑稳健性 - 人工智能系统必须处理边缘情况（例如，罕见疾病）并避免训练数据中的偏差。开发人员和临床医生之间的合作对于在真实环境中验证工具至关重要。随着人工智能采用率的增长，FHIR（快速医疗保健互操作性资源）等互操作性标准将在确保跨医疗保健 IT 系统的无缝集成方面发挥更大的作用。这里的技术挑战包括优化实时应用的延迟以及维护基于云的部署中的数据安全。