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वर्तमान में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक जटिल चिकित्सा डेटा का विश्लेषण एल्गोरिदम और सॉफ़्टवेयर के माध्यम से मानव संज्ञान के अनुरूप करती है। इसलिए, एआई एल्गोरिदम के प्रत्यक्ष इनपुट के बिना भी, कंप्यूटर के लिए प्रत्यक्ष भविष्यवाणी करना संभव है।
इस क्षेत्र में नवाचार दुनिया भर में हो रहे हैं। फ्रांस में, वैज्ञानिक पिछले 10 वर्षों के मरीज़ों के भर्ती रिकॉर्ड का विश्लेषण करने के लिए "टाइम सीरीज़ एनालिसिस" नामक तकनीक का इस्तेमाल कर रहे हैं। यह अध्ययन शोधकर्ताओं को भर्ती के नियमों का पता लगाने और मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करके ऐसे एल्गोरिदम खोजने में मदद कर सकता है जो भविष्य में भर्ती के नियमों का अनुमान लगा सकें।
यह डेटा अंततः अस्पताल प्रबंधकों को प्रदान किया जाएगा, जिससे उन्हें अगले 15 दिनों में आवश्यक चिकित्सा कर्मचारियों की "लाइनअप" का अनुमान लगाने, रोगियों के लिए अधिक "समकक्ष" सेवाएं प्रदान करने, उनके प्रतीक्षा समय को कम करने और यथासंभव चिकित्सा कर्मचारियों के कार्यभार को व्यवस्थित करने में मदद मिलेगी।
मस्तिष्क कंप्यूटर इंटरफेस के क्षेत्र में, यह बुनियादी मानवीय अनुभव को बहाल करने में मदद कर सकता है, जैसे कि तंत्रिका तंत्र रोगों और तंत्रिका तंत्र आघात के कारण खोई हुई वाणी और संचार क्रिया।
कीबोर्ड, मॉनिटर या माउस का उपयोग किए बिना मानव मस्तिष्क और कंप्यूटर के बीच सीधा इंटरफेस बनाने से एमियोट्रोफिक लेटरल स्क्लेरोसिस या स्ट्रोक की चोट वाले रोगियों के जीवन की गुणवत्ता में उल्लेखनीय सुधार होगा।
इसके अलावा, एआई नई पीढ़ी के विकिरण उपकरणों का भी एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। यह एक छोटे से आक्रामक बायोप्सी नमूने के बजाय, "वर्चुअल बायोप्सी" के माध्यम से पूरे ट्यूमर का विश्लेषण करने में मदद करता है। विकिरण चिकित्सा के क्षेत्र में एआई का अनुप्रयोग ट्यूमर की विशेषताओं को दर्शाने के लिए छवि-आधारित एल्गोरिदम का उपयोग कर सकता है।
दवा अनुसंधान और विकास में, बड़े डेटा पर निर्भर करते हुए, कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली उपयुक्त दवाओं का शीघ्रता और सटीकता से पता लगा सकती है और उनकी स्क्रीनिंग कर सकती है। कंप्यूटर सिमुलेशन के माध्यम से, कृत्रिम बुद्धिमत्ता दवा की गतिविधि, सुरक्षा और दुष्प्रभावों का अनुमान लगा सकती है और रोग के लिए सबसे उपयुक्त दवा खोज सकती है। यह तकनीक दवा विकास चक्र को बहुत छोटा कर देगी, नई दवाओं की लागत कम करेगी और नई दवा विकास की सफलता दर में सुधार करेगी।
उदाहरण के लिए, जब किसी व्यक्ति को कैंसर का पता चलता है, तो बुद्धिमान दवा विकास प्रणाली रोगी की सामान्य कोशिकाओं और ट्यूमर का उपयोग करके अपने मॉडल को स्थापित करेगी और तब तक सभी संभावित दवाओं का परीक्षण करेगी जब तक कि उसे ऐसी दवा न मिल जाए जो सामान्य कोशिकाओं को नुकसान पहुँचाए बिना कैंसर कोशिकाओं को मार सके। यदि उसे कोई प्रभावी दवा या प्रभावी दवाओं का संयोजन नहीं मिलता है, तो वह कैंसर का इलाज करने वाली एक नई दवा विकसित करना शुरू कर देगी। यदि दवा रोग का इलाज करती है, लेकिन फिर भी उसके दुष्प्रभाव होते हैं, तो प्रणाली संबंधित समायोजन के माध्यम से दुष्प्रभावों से छुटकारा पाने का प्रयास करेगी।