人工智能在医疗保健中的应用指的是将人工智能（AI）应用于医学和医疗保健数据，涉及领域包括疾病诊断、治疗规划、患者监测、药物开发以及临床决策支持系统。通过利用机器学习和深度学习技术，人工智能系统可以分析大量临床信息，识别模式，并协助临床医生做出更准确、更及时的决策。人工智能融入医疗保健有潜力改善患者预后、减轻行政负担并加速医学研究，但同时也引入了必须应对的重大伦理、技术和监管挑战。
人工智能在医疗保健中的使用引发了关于数据隐私、某些临床工作自动化以及现有算法偏见被放大的担忧。研究考察了患者、卫生专业人员和公众如何看待涉及人工智能的护理中的信任和同理心，许多人强调需要透明度和人工监督。随着人工智能工具变得更加普遍，医疗保健系统必须在创新与保障措施之间取得平衡，以确保公平和安全的实施。
疾病诊断
准确及早地诊断疾病仍然是医疗保健中的一项挑战。识别医疗状况及其症状是一个复杂的问题，通常需要综合多个来源的信息。人工智能可以通过数据处理能力协助临床医生，节省时间并提高准确性。通过使用机器学习，人工智能可以通过分析大量电子健康记录（EHR）来极大地帮助医生进行患者诊断。例如，人工智能可以通过检查大量类似病例和潜在治疗方法，帮助早期预测阿尔茨海默病和相关痴呆。
2023年，一项研究报告称，对于发布在Reddit的r/AskDocs上的医学问题，ChatGPT生成的回答比医生的回答获得了更高的满意度。在585次评估中，评估者倾向于选择ChatGPT的回答而非医生的回答，占比78.6%，理由是回答质量更高且更具同理心。作者指出，这些问题是取自在线论坛的孤立问题，并非在既定的患者-医生关系背景下提出。此外，回答并未根据医学信息的准确性进行评分，且有人认为该实验并未进行适当的盲法处理，因为评估者是该研究的共同作者。
大型医疗保健相关数据仓库（有时包含数亿患者的数据）已被用作人工智能模型的训练数据。2025年发表在《PLOS One》上的一项元分析发现，使用人工智能算法检测蛀牙在临床上是有依据的，这证明了人工智能辅助诊断的证据基础正在不断扩大。
电子健康记录
人工智能算法已被创建用于评估个体患者的电子健康记录，并根据记录和家族史预测疾病风险。一种通用方法是基于规则的系统，其决策方式类似于人类使用流程图。该系统接收大量数据并创建一组规则，将特定观察结果与最终诊断联系起来。因此，该算法可以接收新患者的数据，并尝试预测其患有某种特定状况或疾病的可能性。
由于这些算法可以基于汇总数据评估患者信息，它们可以识别突出问题以引起医生注意并节省时间。Centerstone研究所进行的一项研究发现，对电子健康记录数据的预测建模在预测个体化治疗反应方面达到了70–72%的准确率。这些方法很有用，因为在线健康记录的数量每五年翻一番。医生没有能力手动处理所有这些数据，而人工智能可以利用这些数据来协助医生治疗患者。人工智能可以分析电子健康记录以识别模式，并提供基于证据的见解来支持医生的临床决策。
临床文档
生成式人工智能工具（人工智能的一个子集）作为临床文档的支持手段使用日益增多，主要用于转录咨询内容和起草医学笔记。早期研究表明，此类工具可能有助于临床医生完成文档工作，从而减轻已知会导致职业倦怠的行政负担。这些工具还可能通过综合复杂数据并以所需的对话风格或识字水平撰写回复来提高患者的可及性，最终提高医疗保健服务的整体效率。
AlphaFold与药物发现
由谷歌深度思维开发的AlphaFold能够根据组成氨基酸序列预测蛋白质结构，预计这将为生命科学带来益处，加速药物发现并加深对疾病的理解。诺贝尔奖得主文卡特拉曼·拉马克里希南称这一成果是“蛋白质折叠问题上的惊人进步”，并补充道：“它的出现比该领域许多人预测的时间提前了数十年。看到它将如何从根本上改变生物学研究，将会令人兴奋。”
2023年，德米斯·哈萨比斯和约翰·詹珀因其对AlphaFold项目的管理而获得了生命科学突破奖以及阿尔伯特·拉斯克基础医学研究奖。2024年，哈萨比斯和詹珀又因其在蛋白质结构预测方面的工作而获得诺贝尔化学奖，与华盛顿大学的大卫·贝克共享该奖项。
药物相互作用
自然语言处理的进步推动了用于识别医学文献中药药物相互作用的算法的开发。药物相互作用对同时服用多种药物的人构成威胁，且随着服用药物数量的增加，危险也随之增大。为了解决追踪所有已知或疑似药物相互作用的困难，机器学习算法已被创建，用于从医学文献中提取有关相互作用药物及其可能影响的信息。
相关工作在2013年的DDIExtraction挑战赛中得到了整合，当时卡洛斯三世大学的一个研究团队汇编了一个关于药物相互作用的文献语料库，为这类算法形成了标准化测试。参赛者需根据文本准确判断哪些药物被显示存在相互作用以及其相互作用的特征，以此接受测试。研究人员继续使用该语料库来标准化衡量其算法的有效性。
其他算法则从用户生成的内容（尤其是电子健康记录和不良事件报告）中的模式来识别药物相互作用。诸如FDA不良事件报告系统（FAERS）和世界卫生组织的VigiBase等组织允许医生提交可能对药物产生负面反应的报告。深度学习算法已被开发出来，用于解析这些报告并检测暗示药物相互作用的模式。
远程医疗
远程医疗是指对患者进行远程治疗。Pivovarov和Elhada（2015）提出使用可穿戴设备来实现对患者的持续监控，并通过人工智能注意到人类可能较难区分的细微变化。2025年的一项系统综述和元分析比较了15项研究中人工智能聊天机器人与人类医疗保健专业人员在基于文本的咨询中的表现，发现在绝大多数研究中，人工智能聊天机器人在患者满意度和临床准确性方面表现相当或更好，尽管作者强调需要对安全性和长期结果进行进一步研究。
伦理与监管考量
人工智能在医疗保健中的部署引发了重大的伦理和监管问题。数据隐私是首要关切，因为人工智能系统通常需要访问敏感的患者信息。某些任务的自动化可能导致医疗保健工作者失业，而算法偏见可能延续或加剧现有的健康差距。监管机构正在努力建立框架，以确保人工智能工具安全、有效且公平。例如，美国食品药品监督管理局已发布了关于在医疗设备中使用人工智能的指南，而欧盟提出的《人工智能法案》则包含针对医疗保健中高风险应用的具体条款。
未来方向
随着人工智能的持续发展，其融入医疗保健的进程预计将扩大。大型语言模型和Transformer架构的进步正在实现更复杂的临床决策支持和患者互动。然而，这些技术的成功将取决于解决数据质量、可解释性和信任方面的挑战。人工智能研究人员、临床医生和政策制定者之间的合作对于充分发挥人工智能在改善全球健康结果方面的潜力至关重要。