与人类不同，人工智能从不不需要睡眠。 机器学习模型可用于观测正在接受加护护理的患者的重要生命体征，并在某项风险指标上升时向医生发出警报。 尽管心脏检测仪一类的医疗设备也可以跟踪重要生命体征，但人工智能可以从这些设备收集数据，发现更加复杂的状况，如败血症。 一家 IBM 客户已开发出一款面向早产儿的预测性 AI 模型，该模型在检测严重脓毒症方面的准确率可达 75％。

在虚拟人工智能的辅助下，精准医学将更加容易开展。 由于人工智能模型可以学习和保留偏好，因此人工智能可能会 24 小时不间断向患者提供定制化实时建议。 医疗系统可支持患者全天候访问基于人工智能的虚拟助理，虚拟助理可以根据患者的病例、偏好和个人需求回答问题，这样患者就不必每次向新换的医生重复同样的信息。

人工智能已经在医学影像领域中发挥着主导作用。 研究表明 ，基于人工神经网络的人工智能在检测乳腺癌症状及其他状况方面与人类放射科医师表现同样优秀。 除了帮助临床医生发现疾病的早期症状，人工智能还可帮助处理临床医生需要保持跟踪的数量惊人的医学影像，并通过检测患者病历中的重要资料，将相关影像提供给临床医生，实现更好的管理。

临床试验要花费大量时间，需要为患者疗效分配医学代码并更新相关数据集。 人工智能可通过以更快、更智能的方式搜索医学代码，加速这一过程。 两家 IBM Watson Health 客户最近发现，借助人工智能，他们可以 将医学代码搜索量减少超过 70%。

药物发现通常是药物研发过程中耗时最长、成本最高的环节之一。 人工智能主要通过两种方式帮助降低新药研发开发：打造 更好的药物设计 以及找到 大有希望的全新药物组合。 借助人工智能，生命科学行业所面临的诸多大数据难题都将迎刃而解。

将医疗人工智能整合到临床医生的工作流程中，以便在医疗服务提供方制定护理决策时提供有价值的背景参考。 有了经过训练的机器学习算法，患者无需离开病房，临床医生便可获得有关治疗和规程的有价值搜索结果以及基于证据的洞察。

有证据表明，人工智能可帮助提高患者安全性。 最近一项系统化评审评估了人工智能对于患者安全性的影响，本次评审共产生了 53 份研究报告，其结果表明基于人工智能的决策支持工具可帮助改进错误检测和药物管理。

人工智能可通过多种方式降低医疗行业的成本。 其中最有前景的一些方式包括减少用药错误、定制化虚拟健康辅助、内部欺诈预防，以及提高管理和临床工作流程的效率。

许多患者都会在正常工作时间以外想到一些问题。 人工智能可通过聊天机器人提供全天候支持，聊天机器人可在医疗服务提供方的非营业时间内回答基本问题，并为患者提供资源。 还可以通过人工智能将问题分类并标记信息，以供进一步复审，这样一来，如果健康状况发生变化，需要额外看护，便会向医疗服务提供方发出警报。

深度学习的一大主要优势是人工智能算法可利用上下文区分不同类型的信息。 例如，如果临床报告中包含患者当前用药的列表及其服务提供方建议的新型药物，那么经过良好训练的人工智能演算法可以使用自然语言处理识别出哪些药物应归入患者病历。