近年来，技术取得了突破性的进展。随着适用场景越来越多，“人工智能＋”已渐成潮流，越来越多的行业通过人工智能的“赋能”，强力推动了自身的转型升级。
医疗健康是人们的重大关切，人工智能在医疗健康领域中的广泛应用是人们的一大愿景，人工智能给医疗健康带来的积极变化是人们能直接感知的一大惊喜。
当今信息社会，医疗健康事业的发展离不开医疗健康大数据的收集、整理、开发、利用。
医疗健康大数据涵盖人类健康、人体解剖生理病理、遗传、疾病诊断治疗及药品食品等方面。各类医疗健康大数据在现实生活中业已存在，只有通过对这些海量数据的更好挖掘和应用，才能不断发现并把握医疗健康领域的变化规律和发展方向。
具有深度学习能力的人工智能是人们从海量数据中获取知识的有力武器。
人工智能在基于大数据的医疗健康应用中正逐渐显示出其优势。医疗健康大数据不仅量大、种类多，而且构成复杂。因移动互联网、物联网等信息通信新技术的快速发展，由不同终端设备催生出的数据量愈加庞大。
然而，这些数据中，大部分是源于文本、图像、视频等的非结构化数据，需通过人工智能来解读。人工智能不但能识别大量的非结构化数据，更可以跨越人在认知方面的局限，将淹没于海量数据中的关键信息筛选出来，提供数据洞察。
利用人工智能的认知计算和深度学习等能力，可培养出“机器人医生”。
“机器人医生”可以不间断地从海量的医学工具书、医学杂志、临床诊断手册、医疗电子记录（电子病历、诊断影像、处方、基因组资料、保险记录、可穿戴设备的数据等），及百科全书、词典、图书、新闻甚至电影剧本中提到的电子病历进行机器学习，及时存储各种最新的医学知识。
更为重要的是，“机器人医生”能活学活用，凭借从各种渠道搜集的海量数据，迅速给出判断和“意见”，指导医护人员做出诊疗决策，且不会因为人的各种局限性导致漏诊或误诊，患者能更快地获得医疗健康服务，医疗健康机构也可节省成本。
人工智能为医护人员提供更精准的诊断建议及个性化治疗方案建议，合理安排医疗过程，有效提高健康医疗服务的效率和自动化程度，让患者就诊流程更便利。患者可更快地完成健康检查，更清楚地了解自己的健康状况。
人工智能在医疗健康领域的应用，不限于普通诊疗，可望扩展至基因分析、等“未来型应用”。之“精准”建立在数据（主要是基因数据）之上。许多疾病，尤其是罕见病，可通过寻找基因上微小的变化来找到解决问题的钥匙。这种“寻找”需要巨大的计算量。在人工智能的深度学习出现之前，完成如此巨大的计算量几乎不可想象。但随着人工智能深度学习技术的发展，具有深度学习能力的计算处理系统能不断通过已有数据进行训练，在混沌的大数据中发现规律，成功实现某些罕见病的早发现、早诊断。
人工智能提供的超强计算能力也能有效地推动更多精准治疗新药的出现，帮助攻克某些疑难杂症及癌症、艾滋病等较难处理的疾病。人工智能还可以为可穿戴医疗的快速落地推波助澜。可穿戴设备可以随时随地监测血糖、血压、心率、血氧含量、体温、呼吸频率等人体健康指标，适用于各种慢性病的监测管理甚至某些疾病的治疗。
具有人工智能的“认知训练系统”可用作私人健康顾问、健身教练与助手，在睡眠、健康、运动和营养状况等方面，提供及时且有数据依据的指导，甚至通过“同类人比对”的方式进行分析，帮助人们更好地了解日常活动对自己身体健康的影响，并做出相应调整。
人工智能不仅已在虚拟助理、疾病诊断、药物发现、便携设备和情绪关注等方面有所作为，在营养健康、生物技术、医院管理、风险管理、病理学等多个细分领域也在发力。人工智能正在成为推动医疗健康发展的强大动力，其在医疗健康领域的应用具有无限的潜力。未来，人工智能将大大造福人类，通过精准的健康评估和健康干预，帮助人们实现医疗健康的个性化和精准化。
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