آزمایش‌ها در آزمایشگاه‌های تشخیص پزشکی و تاثیر آن در بهداشت عمومی آزمایشگاه تشخیص طبی و تخصصی پیوند

در بریم کلینیک، سامانه‌های پزشک مجازی به پزشکان کمک می‌کنند تا با تحلیل سریع داده‌ها، به‌روزرسانی مداوم سوابق پزشکی بیماران و ارائه نتایج تشخیصی دقیق‌تر، خدمات بهتری ارائه دهند. این سیستم‌ها همچنین به پزشکان امکان می‌دهند تا به طور مستمر اطلاعات پزشکی خود را به‌روز کرده و با جدیدترین روش‌های تشخیص و درمان آشنا شوند. علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند به طراحی آزمایش‌های بالینی هوشمند کمک کند که نتایج را سریع‌تر و دقیق‌تر ارائه می‌دهند. این رویکردها به بهبود فرآیند توسعه واکسن‌ها و پاسخگویی سریع‌تر به شیوع بیماری‌های جدید کمک می‌کنند. هوش مصنوعی نه تنها در تشخیص بیماری‌ها مفید است، بلکه در آموزش پزشکی نیز نقش مهمی ایفا می‌کند.

مثلاً، الگوریتم‌های هوش مصنوعی ممکن است براساس داده‌ها تصمیم بگیرند، اما توانایی درک شرایط انسانی، احساسات و تجربیات شخصی بیماران را نداشته باشند. در سال‌های اخیر، مطالعات متعددی نشان داده‌اند که استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص بیماری‌ها نتایج بسیار مثبتی به همراه داشته است. به عنوان مثال، در یکی از مطالعات، هوش مصنوعی توانست با دقت بالاتری نسبت به پزشکان سرطان پوست را تشخیص دهد. با پیشرفت‌های خوب و روند صعودی هوش مصنوعی، آینده‌ای روشن و موفق را برای این ابزارها پیش‌بینی می‌کنیم. انتظار می‌رود، با توسعه و ارتقا الگوریتم‌های این فناوری محبوب، در چند سال آینده نقش پررنگی در صنعت پزشکی و درمان داشته باشند. هوش مصنوعی نسبت به این اشتباهات ایمن است و می تواند سریع‌تر از گذشته به پیش‌بینی و تشخیص بیماری ها بپردازد.

از تشخیص بیماری‌ها تا برنامه‌ریزی درمان و حتی پایش مداوم سلامت، هوش مصنوعی قادر است نقش‌های متعددی را در بهبود کیفیت مراقبت‌های بهداشتی و افزایش کارایی سیستم‌های سلامت ایفا کند. استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص بیماری‌ها یک تحول بزرگ در حوزه پزشکی است که به بهبود دقت و سرعت تشخیص‌ها کمک کرده و فرصت‌های جدیدی برای کاهش هزینه‌ها و افزایش دسترسی به خدمات درمانی فراهم آورده است. با وجود این، جایگزینی کامل هوش مصنوعی به جای پزشکان همچنان چالش‌برانگیز است و نیازمند ملاحظات اخلاقی و قانونی گسترده است. در آینده، هوش مصنوعی به‌عنوان یک مکمل ارزشمند برای پزشکان می‌تواند به بهبود کیفیت خدمات درمانی و ارتقای سلامت جامعه کمک کند. هوش مصنوعی (AI) در دهه‌های اخیر به یکی از ابزارهای کلیدی در حوزه پزشکی تبدیل شده است. از تشخیص بیماری‌ها تا درمان‌های پیشرفته، AI نقش مهمی در بهبود کیفیت و کارایی خدمات بهداشتی و درمانی ایفا می‌کند.

این شخصی‌سازی در درمان‌ها می‌تواند منجر به افزایش اثربخشی درمان‌ها و کاهش عوارض جانبی شود. هوش مصنوعی در پزشکی فرصت‌های زیادی برای بهبود کیفیت خدمات درمانی و تشخیص دقیق‌تر بیماری‌ها فراهم کرده، اما با چالش‌هایی هم همراه است. درحالی‌که مسائل اخلاقی، حقوقی و نیاز به داده‌های باکیفیت از چالش‌های اصلی این فناوری هستند. ادامه این متن به بررسی مزایا و چالش‌های هوش مصنوعی در پزشکی پرداخته و هدف آن ارائه راهکارهایی برای بهره‌گیری بهینه از این فناوری در بهبود خدمات درمانی است. هوش مصنوعی در زمینه پاتولوژی و آزمایش‌های آزمایشگاهی نقش بسیار مهمی ایفا می‌کند و به گسترش دقت، سرعت، و دقت تشخیص بیماری‌ها کمک می‌کند. این الگوریتم‌ها قادرند به طور اتوماتیک و با دقت بالا بافت‌ها و سلول‌ها را تشخیص داده و نشانه‌های بیماری را شناسایی کنند.

این رشته، با اتکا بر مشاهدات بالینی و روش های علمی، به درک پیچیدگی های انسان و چالش های روانی موجود در زندگی کمک می کند. در حالی که در گذشته، روانشناسی بیشتر به عنوان یک هنر یا فلسفه تلقی می شد، امروزه به دلیل استفاده از روش های تجربی و جمع آوری داده های معتبر، به یک علم معتبر و کاربردی تبدیل شده است. این تغییرات نه تنها به گسترش مرزهای دانش روانشناسی کمک کرده، بلکه بهبود کیفیت زندگی و سلامت روان افراد را نیز مورد توجه قرار داده است. اسپاسم مری (Esophageal Spasm) اختلالی در عملکرد عضلات مری به‌شمار می‌رود که باعث انقباضات غیرطبیعی و ناهمگن در دیواره‌های عضلانی این عضو می‌شود. این وضعیت منجر به بروز درد قفسه سینه، دشواری در بلع (دیفاژی) و سایر علائم ناراحت‌کننده می گردد.

به طور مشابه، آزمایش ژنتیکی می‌تواند شرایط ارثی را شناسایی کند و افراد را قادر می‌سازد تا در مورد سلامتی خود تصمیمات آگاهانه بگیرند و اقدامات پیشگیرانه انجام دهند. به روز بودن در زمینه آخرین روش ها و آزمایش های علمی به روانشناسان این امکان را می دهد که از پیشرفت های جدید بهره برداری کنند و به ارائه خدمات بهتری بپردازند. پزشکی ژنومیک یکی از حوزه‌های پیشرفته پزشکی است که به تحلیل و تفسیر ژنوم انسان‌ها می‌پردازد. نتایج مشاهدات برای رادیولوژیست ارسال شده و متخصص رادیولوژی از آن‌ها برای تشخیص خود کمک می‌گیرد. PathAI برای گسترش فناوری خود در سایر حوزه‌های سلامت با توسعه دهندگان دارویی مثل Bristol-Myers Squibb و بنیاد بیل و ملیندا گیتس همکاری داشته است.

چگونه هوش مصنوعی بیماری‌ها را تشخیص می‌دهد؟

ابزار viz.ai با تحلیل تصاویر، سکته‌های مغزی را اعلام می‌کند و راهکارهای فوری و اورژانسی ارائه می‌دهد. از یافتن ارتباط میان کد‌های ژنتیکی گرفته تا ربات های هوشمند جراحی و بالا بردن بهره‌وری و بازده بیمارستان ها، همه و همه به کمک هوش مصنوعی ممکن شده‌اند. این تغییر پارادایم از یک رویکرد یک اندازه مناسب برای همه به یک استراتژی شخصی و هدفمند نویدبخش بهبود نتایج بیماران و شکل دادن به آینده پزشکی است.

{
• در آینده، هوش مصنوعی به‌عنوان یک مکمل ارزشمند برای پزشکان می‌تواند به بهبود کیفیت خدمات درمانی و ارتقای سلامت جامعه کمک کند.
|}
• حفاظت از حریم خصوصی و امنیت این داده‌ها از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است و هرگونه نقص در این زمینه می‌تواند مشکلات قانونی و اخلاقی ایجاد کند.
• علاوه بر این، تشخیص بیماری با هوش مصنوعی می‌تواند در آینده به صورت گسترده‌تری در مناطق دورافتاده و کم‌دسترسی مورد استفاده قرار گیرد.
{
• پزشکی دقیق یک تغییر دهنده بازی در صنعت مراقبت‌های بهداشتی است و پتانسیلی را برای تغییر رویکرد ما به پیشگیری، تشخیص و درمان بیماری ارائه می‌دهد.
|}
• با بهره‌گیری از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، ممکن است بیماری‌های مختلف نظیر سرطان، بیماری‌های عفونی، بیماری‌های قلبی، بیماری‌های عروقی و غیره، با دقت بیشتری تشخیص داده شوند.
{
• با افزایش داده‌های پزشکی و پیچیدگی‌های تشخیصی، نیاز به استفاده از فناوری‌های جدید برای تشخیص سریع‌تر و دقیق‌تر بیماری‌ها بیشتر احساس می‌شود.
|}

تعریف هوش مصنوعی

درمان اسپاسم مری به شدت علائم، شدت اختلال و شرایط فردی بیمار بستگی دارد و رویکرد درمانی معمولاً چندوجهی است. این قابلیت‌ها می‌تواند به سرعت بخشیدن به پیشرفت‌های علمی و ارائه راهکارهای نوین در حوزه سلامت منجر شود. تصمیماتی که این سیستم‌ها می‌گیرند، می‌تواند بر زندگی و سلامت بیماران تأثیر مستقیم داشته باشد. بنابراین، باید اطمینان حاصل شود که این تصمیمات به درستی و با توجه به ارزش‌های انسانی اتخاذ می‌شوند. آنها با شرکت های داروسازی، بیوتکنولوژی و تشخیص همکاری می کنند تا چشم انداز پیچیده پزشکی دقیق را از تحقیقات تا تجاری سازی طی کنند. به عنوان مثال، تغییرات در بافت های تومور به دنبال شیمی درمانی می تواند نشان دهد که آیا درمان موثر است یا نیاز به تنظیمات دارد.

چالش‌ها و محدودیت‌های هوش مصنوعی در پزشکی

این تصمیم ممکن است بر اساس معیارهایی مانند سن، وضعیت سلامت عمومی، و احتمال بقای هر بیمار گرفته شود، اما چنین تصمیماتی می‌توانند از دیدگاه انسانی و اخلاقی بسیار پیچیده و بحث‌برانگیز باشند. این چالش‌ها نشان می‌دهد که نیاز است تا الگوریتم‌های هوش مصنوعی نه تنها از نظر تکنیکی بلکه از نظر اخلاقی نیز به دقت طراحی و آزمایش شوند. در مناطق محروم که دسترسی به خدمات پزشکی محدود است، هوش مصنوعی می‌تواند نقش حیاتی ایفا کند. از طریق پزشکی از راه دور (Telemedicine)، هوش مصنوعی می‌تواند به ارائه مشاوره‌های پزشکی و تشخیص‌های اولیه کمک کند.

روش دیگری که هوش مصنوعی در تشخیص بیماری‌ها از طریق تصویربرداری به‌کار می‌رود، استفاده از سیستم‌های تصویربرداری با هوش مصنوعی است. هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) در حوزه سلامت یک نقل قول از آینده به حساب می‌آید. این فناوری نه تنها قابلیت پیشرفت‌های فراوان در دیگر حوزه‌ها را دارد بلکه توانمندی بسیار زیادی در تشخیص بیماری‌ها و بهبود فرآیند درمان را نیز فراهم می‌کند. اگرچه هوش مصنوعی می‌تواند در تشخیص بیماری‌ها بسیار مؤثر باشد، اما قضاوت انسانی همچنان در بسیاری از موارد ضروری است. تصمیم‌گیری‌های پزشکی نیازمند دیدگاه‌های اخلاقی و انسانی هستند که هوش مصنوعی نمی‌تواند به درستی ارائه دهد.

این رویکرد بر اساس تحلیل دقیق داده‌های ژنتیکی، زیستی و محیطی هر بیمار، درمان‌ها و راهکارهای بهینه‌ای را برای آن فرد خاص پیشنهاد می‌دهد. یکی دیگر از فواید تشخیص بیماری با هوش مصنوعی ، درمان و پیشگیری از بیماری‌های عصبی است. تغییرات ظریف در رفتار و عملکرد به هوش مصنوعی این امکان را می‌دهد تا بیماری‌های خاموش را هشدار دهد.

اطلاعات ژنتیکی برای پزشکی دقیق چگونه جمع آوری می شود؟

این روش‌های نوین به ارتقاء کیفیت زندگی کمک می‌کنند و از بروز بیماری‌های جدی پیشگیری می‌نمایند. در بریم کلینیک، پزشک مجازی از هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های بیماران و ارائه نتایج دقیق‌تری استفاده می‌کند. این سامانه‌ها قادرند خطاهای احتمالی را شناسایی کرده و به پزشکان اطلاع دهند تا از بروز مشکلات ناشی از تشخیص نادرست جلوگیری شود.

نقش هوش مصنوعی در ارتقاء تشخیص و درمان بیماری‌ها

در مرکز پرستاری آبادیس، ما افتخار داریم که خدمات پرستاری حرفه‌ای و تخصصی را با بالاترین کیفیت و در محیط امن خانه شما ارائه دهیم. تیم مجرب و دلسوز ما، به صورت شبانه‌روزی در کنار شماست تا با ارائه خدمات حمایتی، تشخیصی و درمانی، آرامش و سلامتی را برای شما و عزیزانتان به ارمغان آورد. خدمات سرم تراپی در منزل ، اعزام آمبولانس و ویزیت پزشک در منزل از خدمات اصلی این مرکز بشمار می آید. به طور مشابه، پاتولوژیست ها از روش های تشخیصی مانند آزمایش ادرار یا آب نخاع برای شناسایی شرایط یا بیماری های خاص استفاده می کنند.

در نهایت، تشخیص دقیق بیماری باعث می‌شود که فرد بتواند برنامه درمانی مؤثری دریافت کند که کیفیت زندگی او را بهبود بخشد. بسیاری از بیماری‌ها با مدیریت صحیح قابل کنترل هستند و فرد می‌تواند به زندگی عادی خود ادامه دهد. این نتایج شامل تدابیر مشاوره، درمان های شناختی-رفتاری و روش های روان درمانی مختلف است که به افراد کمک می کند تا اضطراب، افسردگی و دیگر اختلالات روانی را مدیریت کنند.

نظارت بر بیماری و کنترل شیوع بیماری:

این مقاله به بررسی کاربردهای جدید هوش مصنوعی در پزشکی و تأثیرات آن بر آینده درمان و مراقبت‌های بهداشتی می‌پردازد. هوش مصنوعی نه تنها به افزایش دقت و سرعت تشخیص بیماری‌ها کمک می‌کند، بلکه به بهبود کلی کیفیت خدمات پزشکی نیز منجر می‌شود. با استفاده از AI، پزشکان می‌توانند زمان بیشتری را برای مشاوره با بیماران و بررسی نتایج درمانی اختصاص دهند، زیرا بسیاری از فرآیندهای وقت‌گیر مانند تحلیل داده‌ها توسط سیستم‌های هوشمند انجام می‌شود. تشخیص بیماری‌ها با استفاده هوش مصنوعی، یکی از موضوعاتی است که در حوزه پزشکی مطرح است. با توجه به محدودیت‌هایی که در برخی از روش‌های تشخیص بیماری‌ها به کار می‌روند، استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص دقیق بیماری‌ها، از جمله بیماری‌های قلبی، سرطان و غیره، یک راه حل موثر به نظر می‌رسد.

یکی از مهم‌ترین کاربردهای فناوری ،  تشخیص بیماری با هوش مصنوعی و از همه مهمتر تشخیص سرطان است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند تصاویر رادیولوژی و ماموگرافی را تحلیل کنند و نقاط مشکوک به سرطان را اعلام کنند. در دنیای امروز، فناوری به سرعت در حال تحول است و یکی از چشمگیرترین این تحولات در حوزه پزشکی، ظهور و گسترش تشخیص بیماری با هوش مصنوعی است.

این مقاله به بررسی کاربردهای مختلف هوش مصنوعی در تشخیص بیماری، روش‌های استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، مزایای استفاده از این فناوری‌ها و چالش‌های موجود در این مسیر می‌پردازد. هدف از این مقاله ارائه توضیحات جامع و آموزشی برای افرادی است که می‌خواهند با نقش هوش مصنوعی در پزشکی و به‌ویژه تشخیص بیماری‌ها آشنا شوند. پیشرفت تکنولوژی و ظهور هوش مصنوعی در سال‌های اخیر، تاثیرات گسترده‌ای بر صنایع مختلف از جمله حوزه سلامت و پزشکی داشته است.

این روش به ویژه در دوران پاندمی کرونا اهمیت ویژه‌ای پیدا کرد، زیرا به بیماران امکان داد تا بدون نیاز به حضور فیزیکی در مطب، از خدمات پزشکی بهره‌مند شوند. یکی از جالب‌ترین و امیدوارکننده‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی، توسعه داروهای جدید است. فرایند توسعه داروها معمولاً زمان‌بر و پرهزینه است، اما با استفاده از هوش مصنوعی، این فرایند می‌تواند به طور چشمگیری سرعت گیرد. هوش مصنوعی قادر است ترکیبات شیمیایی مختلف را تحلیل کند و پیش‌بینی کند که کدام ترکیبات احتمالاً در درمان یک بیماری موثر خواهند بود.

Google Health قادر به تشخیص تمامی تصاویر پزشکی است؛ ابزار گوگل می‌تواند بیماری‌های مختلف را از روی تصاویر پزشکی تشخیص دهد. در ذیل به ۶ شرکت حوزه سلامت و فعالیت آن‌ها در زمینه هوش مصنوعی و راه‌هایی که به کاهش اشتباهات و نجات جان‌ها کمک می‌کند پرداخته شده است. پزشکی دقیق با شناسایی زیر گروه‌های بیمار که احتمالاً به داروهای خاص به خوبی پاسخ می‌دهند، توسعه دارو را هدایت می‌کند، بنابراین کشف درمان‌های مؤثر را تسریع می‌کند. پزشکی دقیق با شناسایی جهش‌های ژنتیکی خاص که باعث رشد سرطان می‌شود، مراقبت از سرطان را متحول کرده و درمان‌های هدفمند را برای نتایج بهتر درمان ممکن می‌سازد.

این توانایی هوش مصنوعی نه‌تنها به جلوگیری از حملات قلبی و عوارض جدی کمک می‌کند، بلکه به بهبود کلی سلامت قلبی بیماران هم منجر می‌شود. این نوع از تشخیص زودهنگام می‌تواند به بهبود نتایج درمانی و کاهش هزینه‌های درمان منجر شود. سامانه‌های پزشک مجازی که در بریم کلینیک ارائه می‌شوند، از این نوع الگوریتم‌ها برای تشخیص سریع و دقیق بیماری‌ها استفاده می‌کنند.

هوش مصنوعی در درمان بیماری ها

پزشک با بررسی تاریخچه پزشکی بیمار و اعضای خانواده او، می‌تواند در تشخیص دقیق بیماری‌های ارثی و ژنتیکی کمک کند. این اطلاعات به پزشک کمک می‌کند تا به بیماری‌های خاصی که ممکن است در خانواده وجود داشته باشند، توجه کند. بسیاری از بیماری‌ها، به ویژه آنهایی که روند پیشرفت آهسته دارند (مانند برخی سرطان‌ها یا بیماری‌های قلبی)، در مراحل ابتدایی علائم کمی دارند و ممکن است نادیده گرفته شوند. روانشناسی به عنوان یک علم معتبر و کاربردی، با تکیه بر مشاهدات بالینی و روش های علمی، توانسته است جایگاه خود را در بهبود سلامت روان و کیفیت زندگی انسان ها تثبیت کند.

با تحلیل دقیق تصاویر پزشکی مانند ماموگرافی و اسکن‌های تومور، این فناوری به شناسایی سریع‌تر و دقیق‌تر تومورها کمک می‌کند و امکان درمان زودهنگام و مؤثر را فراهم می‌سازد. شخصی‌سازی درمان‌ها با استفاده از هوش مصنوعی امکان‌پذیر شده و به پزشکان اجازه می‌دهد تا بر اساس تحلیل دقیق داده‌های بالینی و ژنتیکی، درمان‌هایی مخصوص نیازهای هر بیمار ارائه دهند. این رویکرد به‌ویژه در بیماری‌هایی مانند سرطان، با انتخاب دقیق روش‌های درمانی بر اساس ویژگی‌های ژنتیکی تومور، دقت درمان را افزایش داده و عوارض جانبی را کاهش می‌دهد. همچنین، هوش مصنوعی با پیش‌بینی پاسخ بدن به درمان‌ها، به بهبود کیفیت درمان و افزایش رضایت بیماران کمک می‌کند. بیماری‌های عصبی مانند آلزایمر و پارکینسون به‌دلیل پیچیدگی در تشخیص و درمان، چالش‌برانگیز هستند. همچنین، هوش مصنوعی با پایش مستمر وضعیت بیماران و شناسایی تغییرات کوچک، به پزشکان کمک می‌کند تا درمان‌ها را به‌موقع تنظیم کرده و کیفیت زندگی بیماران را بهبود بخشند.

نمونه‌های موفق استفاده از هوش مصنوعی در بیمارستان‌ها و مراکز درمانی

پزشکی دقیق یک تغییر دهنده بازی در صنعت مراقبت‌های بهداشتی است و پتانسیلی را برای تغییر رویکرد ما به پیشگیری، تشخیص و درمان بیماری ارائه می‌دهد. همانطور که این زمینه به تکامل خود ادامه می دهد، می توانیم انتظار داشته باشیم که حتی پیشرفت های قابل توجه تری را ببینیم که در نهایت منجر به نتایج سلامت بهتر برای افراد و جوامع در سراسر جهان می شود. با وجود پیشرفت‌های هوش مصنوعی، بسیاری از کارشناسان معتقدند که ارتباط انسانی و همدلی میان پزشک و بیمار بخش جدایی‌ناپذیر از درمان است. این ارتباط انسانی به بیمار اطمینان و اعتماد می‌دهد که بخشی از فرآیند درمان است و کمک می‌کند تا او احساس راحتی بیشتری داشته باشد. با افزایش استفاده از هوش مصنوعی، ضروری است که رابطه انسانی میان بیمار و پزشک حفظ شود.

بنابراین، مشاوره با پزشک و پیگیری به موقع علائم می‌تواند از بسیاری از مشکلات بزرگتر پیشگیری کند و شانس درمان مؤثر را افزایش دهد. یکی از چالش‌های اصلی در استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی، نیاز به داده‌های پزشکی باکیفیت و حجم بالاست. الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای ارائه نتایج دقیق به این داده‌ها وابسته هستند و بدون آن‌ها، نتایج ممکن است نادرست یا غیرقابل‌اعتماد باشند.

بیماران و پزشکان باید بدانند که چگونه و بر اساس چه معیارهایی تصمیمات توسط هوش مصنوعی گرفته می‌شود. این شفافیت می‌تواند به افزایش اعتماد به سیستم‌های هوش مصنوعی و کاهش نگرانی‌های اخلاقی کمک کند. برای مثال، نانوذرات می‌توانند داروها را مستقیماً به سلول‌های سرطانی برسانند و از آسیب به بافت‌های سالم جلوگیری کنند.

آینده این فناوری امیدوارکننده است و انتظار می‌رود که با پیشرفت بیشتر، نقش مهم‌تری در بهبود سلامت جامعه ایفا کند. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی نشان‌دهنده آینده‌ای است که در آن این فناوری به‌طور گسترده‌تری در پزشکی به‌ویژه در زمینه‌هایی مانند ژنتیک، تصویربرداری پزشکی و پیش‌بینی بیماری‌ها، به کار گرفته خواهد شد. توسعه الگوریتم‌های پیشرفته هوش مصنوعی که قادرند حجم عظیمی از داده‌های پزشکی را به‌سرعت تحلیل کنند، می‌تواند فرایندهای تشخیصی و درمانی را به‌طور کامل دگرگون کند. پیش‌بینی‌ها حاکی از آن است که هوش مصنوعی نه‌تنها به بهبود تصمیم‌گیری پزشکان و ارائه درمان‌های مؤثرتر کمک خواهد کرد، بلکه در مدیریت بهداشت عمومی و کنترل بیماری‌های همه‌گیر هم نقش کلیدی ایفا خواهد کرد. بر اساس داده‌های جمع‌آوری شده از بیمار، هوش مصنوعی می‌تواند به پزشکان کمک کند تا درمان‌ها و توصیه‌های شخصی‌سازی شده‌تری ارائه دهند. علاوه بر این با تجزیه و تحلیل داده‌های زیستی و سابقه بیماری، هوش مصنوعی می‌تواند به پزشکان در پیش‌بینی واکنش فرد به درمان‌ها کمک کند.