在众多创新中，医疗领域出现不少实际的人工智能（AI）应用。几乎所有医院已在使用某种形式的AI，更有不少医疗机构已在进行大型AI专案。机器学习技术则已广泛应用于医疗险理赔、临床决策支持和判断放射图等用途。
据报导，2017年有86%医院正在使用某种形式的AI。而像纽约长老会（NewYork-Presbyterian）等医疗机构已展开大型AI专案。现在有受监督及无人监督的这两种机器学习。而机器学习工程师是最热门的新兴职业之一，早期实际应用包括保险理赔、临床决策支持、网络安全和放射学等等。
AI也引发有关道德和情绪智力的问题，亦即医疗机构和非医疗企业需在部署技术之前建立标准、义务和指标。此外，若机器学习算法在读取放射图方面经证明比人类更有效，则继续让人们做此工作是否不道德。当然，此问题仍有待观察，而且短期内不可能出现明确答案。
IBMWatsonHealth健康长KyuRhee博士提出AI的三大原则：目的、透明和技能。目的是为了帮助人类而不是取而代之；供应商须透明公开算法和AI系统的训练过程。而Rhee将AI要求的新技能集称为人类+AI（Human+AI），因为它们正在增强人们的能力。
这适用于临床医生、管理人员和健康IT专业人员。事实上，2018年将是了解更多关于AI未来的好时机，据Accenture的说法，这些技术正在重组人们对医疗服务的现代概念。而该公司预测，AI工具的部署在10年内将剧增至1，500亿美元。医院和IT部门显然在预算方面有很大的风险。专家开始预测AI、机器学习和认知运算正在向类似网络泡沫及最终泡沫破裂的方向前进。医院应审慎思考要如何避免错误投资，同时导入尖端技术来改善或挽救病人的生命。而向其它行业学习是好的开始。AI投资回报的情况也在2017年初步形成。事实上，AI是全新的投资回报模式，因此更难说服企业高层对这种新兴技术投入大量资金。
报导认为，2017年医疗保健业在AI上取得很大进展。而缺乏最佳实践显示仍有很多工作要做。放眼2018年，医院将进一步区分炒作、AI、认知运算和机器学习，并利用AI工具让手术和护理工作更高效、更安全。
