人工智能可以幫助智慧醫療提供各種護理技術并建立智能醫療系統。機器學習、深度學習和其他人工智能技術被廣泛用于藥物發現、疾病診斷和風險評估的智慧醫療實踐中。在使用人工智能進行醫療診斷時，需要訪問多種醫療數據源，包括超聲圖像、磁共振成像、基因組圖像、乳房X線攝影、計算機斷層掃描等。
我們面前有通過人工智能和機器學習技術集成改善智慧醫療的見證。AI智慧醫療診斷和治療實踐為減少人為錯誤、改善結果和跟蹤數據提供了許多機會。
從癌癥到糖尿病，再到慢性心臟病以及肺結核、高血壓和肝病等其他疾病，這一系列的身體疾病都可以利用基于人工智能的機器學習技術進行快速準確的檢測。可以說，隨著人工智能、機器人技術、納米技術等方面的進步，智慧醫療行業正變得越來越數字化。
患者、醫生、護士和醫院管理人員受益于人工智能，因為它通過執行由醫生、護士完成的任務來簡化他們的工作，同時可以提高工作效率并控制成本。人工智能幾乎可以用在智慧醫療的任何方面，極大地影響了智慧醫療行業。
人工智能與臨床流程的整合可以通過改進的臨床系統和訪問系統，得到準確的患者數據，以此來推動智慧醫療行業的發展。
在AI技術支持下運行的醫學影像工具不僅僅是為了加快臨床流程的節奏；它更多的是為患者提供及時且具有成本效益的智慧醫療服務。
迄今為止，過去開發的智慧醫療生物系統得到了易于訪問的準確電子健康記錄和指數級患者數據的支持。無論臨床數據的可訪問性如何，在構建人工智能醫療診斷工具時，使用正確的邊界框對其進行標注并使用正確的元文本進行標記都具有重要意義。
以個性化智慧醫療監測系統為例——它收集患者關于心率、血壓、血糖、體重、體重指數等生命體征的數據。這有助于醫生和醫療從業者根據患者的身體狀況開出適合的藥物。人工智能醫療診斷和其他自動化臨床工具需要使用正確的人工智能算法訓練數據進行訓練，以達到適應性醫療過程所必需的性能水平。
