AI 的进步可以帮助医生和其他医疗从业者提供更加准确的诊断和治疗计划，从根本上改变患者的治疗效果。这些发展也有助于管理者严谨且准确地分配医疗资源。
这可在许多方面造福于医疗市场的三大支柱（即生命科学、提供方和支付方）。高效地获取、分发和利用最新的信息，有助于临床医生更好地治疗患者，快速从多种来源采集数据，更好地控制现有的疾病，并帮助预测或识别新发疾病或病症。
更好的分布数据流程，则有助于管理者更加高效地划分优先级、验证理赔并简化整个报销流程，提高传达给患者、客户和提供方的信息准确性和速度。总体而言，将数据整理纳入到医疗卫生算法可以帮助预测未来风险，并让医疗机构管理者更有余力来管理和改进向社会提供的医疗服务。
医疗卫生 AI 可从以下几个方面为患者、医疗保健提供方和支付方带来助益：
更快的诊断
通过 AI 算法和实时预测分析处理的数据见解可用于加快诊断速度，这意味着患者可用更快得到治疗，从而改善治疗成果，并减少用于解决问题的总体资源。举例而言，美国最大医疗服务提供商之一 HCA Healthcare 利用红帽解决方案打造了一个实时预测分析产品系统，以更加准确、快速地检测出可能危及生命的脓毒症。
报销管理
医疗报销和支付的繁杂手续可能会耗费数千个工作时。手动处理每一个报销案件也会提高流程中出错的风险，这既对患者不利，也会给努力结算的提供方造成负面影响。AI 有助于自动进行报销提交，并根据报销管理数据分析提供有意义的建议。这可以加快报销处理，同时改进员工和客户的体验。
甄别欺诈、浪费和滥用
机器人流程自动化（RPA）能够快速仔细审核各种单据，其速度和准确性远远领先人工干预。这类算法可以标出欺诈活动或浪费，随着时间推移和算法改进，它们的工作也会更加高效。
拓展获取医疗服务的渠道
AI 辅助诊断可以扩大接受服务的患者群体。例如，AI 辅助放射和医学成像可以实现由更多专业人士来解读超声成像结果，减少由专家人数不足造成的瓶颈，并造福更多可利用这项技术的患者。
药品开发
新药研发时，还需要确定合适的剂量和给药特性。计算型 AI 工具可以增强甚至取代试错法，并可利用速度更快、效率更高的模型来监控整个过程。这样，不仅可以更快开发出新药，也能为医药组织和最终客户省钱。
