انجام کارهای وقت‌گیر و اداری بیماران
امروزه ارائه مراقبت‌های بهداشتی با کیفیتی که بیماران به دنبال آن هستند برای نیروی انسانی زمان‌بر است، معضلی که می‌توان این روزها در اکثر مراکز درمانی و بهداشتی شاهد آن بود. درواقع اگر پزشکان بتوانند کارهای سنگین ادارای و کاغذبازی‌های معمول بیماران را، توسط نیروهای اتوماسیون و هوش مصنوعی انجام دهند، زمان بیشتری را می‌توانند با بیماران بگذرانند. هوش مصنوعی می‌تواند این وظایف پرمشغله و وقت‌گیر را با نیروی انسانی کم‌تر و سرعت بیشتری انجام دهد و حتی ناکارآمدی‌ها و اشتباهاتی که در شیوه‌های معمول وجود دارند را برطرف سازد.
در حالی که امروزه شاهد استفاده از هوش مصنوعی و چت‌بات‌ها، در برخی از وظایف پزشکی مانند یاداوری زمان‌بندی مصرف داروهای بیمار هستیم، اما این وظایف کوچک تنها نوک کوه توانایی‌های سیستم اتوماسیون را شامل می‌شوند. به عنوان مثال، شرکت نرم‌افزار اتوماسیون Olive AI اخیرا قابلیتی را به ابزار خود اضافه کرده که می‌تواند به طور خودکار واجد شرایط بودن بیمه بیمار را بررسی و تأیید کند، اطلاعات سلامت و مشخصات بیمار را بررسی کند و مزایا و اماکاناتی که بیمار می‌تواند با بیمه‌ی خود از آن‌ها استفاده کند را مشخص کند. همچنین امروزه در برخی از مراکز درمانی هوش مصنوعی می‌تواند با بررسی مدت زمان بستری بودن بیمار، شرایط ترخیص و برنامه‌ریزی برای بیمارهای آینده، یک چارچوب منظم و دقیق برای بیمارستان به ارمغان بیاورد، که این امر می‌تواند به افزایش درامد مراکز درمانی اتوماسیون شده کمک شایانی کند.
مراقبت‌های مجازی از بیمار
یکی از راه‌های دیگری که هوش مصنوعی می‌تواند از طریق آن مراقبت‌های بهداشتی را متحول کند، مراقبت‌های مجازی است. برای نیروی انسانی، ارائه مراقبت‌های شبانه روزی برای هر بیمار زمان بر و بسیار پرهزینه است. با این حال، راه‌حل‌های نوظهور مانند استفاده از هوش مصنوعی و سیستم‌های هشدار آنلاین می‌توانند با بررسی شبانه روزی سلامت بیمار، در صورت نیاز به مراقبت، به پزشکان مراقبت‌های بهداشتی مربوطه هشدار دهند و با نظارت بر رفتارهای بیمار و وضعیت پیشروی سلامت یا بیماری او، به روند درمان وی سرعت ببخشند.
مراقبت مجازی از بیمار امروزه اشکال مختلفی دارد، به عنوان مثال تکنولوژی پوشیدنی VirtuSense از هوش مصنوعی برای نظارت از راه دور بر روی سلامت بیمار استفاده می‌کند و با پیش‌بینی تاثیر اقدامات مختلف بیمار بر روی تسریع روند بیماری، نسبت به آن‌ها هشدار می‌دهد. از طرفی VSTAlert نیز می‌تواند بیمار را از مراقبت‌های شبانه روزی پرستارهای مختلف بی‌نیاز کند و مدت زمان بستری بودن فرد را کاهش دهد. تکنولوژی پوشیدنی VSTBalance نیز با استفاده از هوش مصنوعی توانایی بیمار را در راه رفتن بررسی می‌کند و نسبت به میزان وخامت حال وی، به تحرک فرد کمک می‌کند. یکی دیگر از مواردی که در آن هوش مصنوعی به عنوان یک مراقب مجازی نقش ایفا می‌کند، فناوری care. ai است. از این تکنولوژی داخل بیمارستان‌ها و مراکز درمانی استفاده می‌شود و بر سلامت بیمار، رعایت پروتکل‌ها و آسیب‌های احتمالی فرد نظارت می‌کند.
تشخیص‌های پزشکی
استفاده از هوش مصنوعی در صنعت پزشکی تنها به دلیل سریع‌تر عمل کردن آن نیست، بلکه در اینجا قضیه کمی جالب‌تر می‌شود. هوش مصنوعی می‌تواند نسبت به رقیب انسانی خود با دقت و توانایی بیشتری وضعیت سلامت بیمارها را بررسی کند و به نتایجی برسد که شاید یک پزشک انسانی به تنهایی نتواند به آن‌ها دست یابد.
اگرچه هوش مصنوعی هنوز در مراحل اولیه مراقبت‌های بهداشتی است، اما با این حال تا به اینجا در تشخیص‌های پزشکی شاهد پیشرفت‌های باورنکردنی‌ای در این فناوری بوده‌ایم. به عنوان مثال نرم‌افزار هوش مصنوعی Viz. ai می‌تواند تصاویر CT اسکن مغز بیمار را، با مقایسه عکس‌های اسکن شده‌ای که در پایگاه داده خود ذخیره کرده است، علائم اولیه سکته‌های انسداد عروق بزرگ را در بیمار پیدا کند و سپس پزشکان مربوطه این حوزه را، توسط نرم‌افزار نصب شده بر روی گوشی‌های موبایلشان مطلع کرده و به آن‌ها هشدار دهد. از طرفی دیگر یک ابزار غربالگری هوش مصنوعی که توسط کلینیک مایو ساخته شده است، می‌تواند در ۹۳ درصد مواقع، افرادی که در معرض خطر اختلال عملکرد بطن چپ هستند را شناسایی کند. برای درک بهتر بزرگ بودن کاری که در این جا هوش مصنوعی انجام می‌دهد باید خاطرنشان کرد که، ماموگرافی‌های معمول تنها در ۸۵ درصد مواقع دقیق هستند. در مواردی دیگر، تکنولوژی Digital Diagnostics از هوش مصنوعی برای تشخیص رتینوپاتی دیابتی استفاده می‌کند و حتی در برخی موارد، می‌تواند انواع سرطان پوست در فرد بیمار را شناسایی کرده و میزان پیشرفت بیماری را مشخص سازد. همچنین اخیرا یک مطالعه در ژورنال Nature گزارش شده است که نشان می‌دهد یک شبکه عصبی آموزش دیده (شکل پیچیده‌ای از یادگیری ماشینی یا ماشین لرنینگ) می‌تواند شکستگی‌های لگن را ۱۹ درصد دقیق‌تر از حتی ناظران انسانی با تجربه در یک محیط بالینی تشخیص داده و طبقه بندی کند. از آنجا که طبقه بندی برای درمان یک مسئله بسیار مهم و حیاتی است، بدیهی است که افزایش دقت در طبقه بندی می‌تواند منجر به درمان بهتر، افزایش سرعت روند درمان، بهبود نتایج بیمار و کاهش هزینه‌های درمانی شود.