分析報告指出，到了2026年，它們可能為這個產業省下1,500億美元。
人們現在對人工智慧會如何改變健康照護，感到相當興奮。許多人工智慧技術出現，可幫助人們簡化行政和臨床醫療流程。根據創投公司洛克健康（Rock Health）的資料，從2011到2017年，121家醫療人工智慧和機器學習公司在206筆交易中募得27億美元。
醫療人工智慧領域看似廣泛，涵蓋健康、診斷和營運科技，但也很窄，因為醫療人工智慧應用軟體通常只執行單一任務。我們調查了十個前景看好的人工智慧應用的價值，發現到2026年，它們至多每年可為美國醫療產業省下1,500億美元。
我們根據這些應用獲採用的機率，以及每年節省經費的潛力，找出這些具體的人工智慧應用。我們發現，目前人工智慧創造最多價值的地方，是在幫助一線臨床醫師提高生產力，以及提高後端流程的效率；但在做出臨床決定，或是改善臨床醫療結果方面，效果尚未顯現。臨床方面的應用仍相當罕見。
我們來看看醫療第一線運用人工智慧的幾個例子。人工智慧可以快速、正確地標出特定的異常之處，供放射科醫師檢視，因而證明了人工智慧有能力改善影像分析的效率。2011年，紐約大學蘭恭醫學中心（NYU Langone Health）研究人員發現，這種類型的自動化分析，可以找到...
