هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های تشخیصی می‌تواند داده‌های به دست آمده را با سرعت و دقت یک فرد حرفه‌ای بررسی کند. پژوهشگران "واحد پزشکی وایل کرنل"(Weill Cornell Medicine)، هوش مصنوعی را برای کمک به بارداری موفق به کار گرفتند. آنها یک الگوریتم هوش مصنوعی را با کمک ۱۲ هزار تصویر از رحم انسان آموزش دادند تا سیستم بتواند تفاوت میان رحم بارور و ناسالم را تشخیص دهد. این پژوهش نشان داد که الگوریتم هوش مصنوعی موسوم به "استروک"(Stork) می‌تواند کار خود را با دقت ۹۷ درصد انجام دهد. پژوهشگران با ابداع این سیستم، گام‌های مهمی به سوی ارائه یک روش استاندارد برای پژوهش در این زمینه برداشتند.
علاوه بر موارد ذکر شده، پژوهشگران برای تشخیص آمادگی بیماران برای جراحی نیز از هوش مصنوعی استفاده کردند. پژوهش آنها نشان می‌دهد که چگونه می‌توان از یادگیری ماشینی برای تشخیص بیمارانی که آماده جراحی قرنیه هستند و کسانی که ممکن است پیامدهای پس از جراحی را تجربه کنند، استفاده کرد. پژوهشگران دریافتند که این سیستم هوش مصنوعی می‌تواند داوطلبان آماده برای جراحی را با ۹۳.۴ درصد تشخیص دهد.
بهبود تشخیص بیماران مبتلا به سرطان
هوش مصنوعی در زمینه تشخیص و مدیریت سرطان نیز امیدوارکننده است. پژوهشگران "دانشگاه اوساکا"(Osaka University) ژاپن، اخیراً سیستمی ابداع کرده‌اند که می‌تواند انواع گوناگون سلول سرطانی را از هم تشخیص دهد. تعداد زیاد و تنوع سلول سرطانی که در بیماران دیده می‌شود، شناسایی انواع آنها را برای انسان دشوار می‌سازد. سیستم هوش مصنوعی پژوهشگران اوساکا که بر اساس یک شبکه عصبی پیچشی ابداع شده، شکل خاصی از هوش مصنوعی است که سیستم بصری انسان را مدل‌سازی می‌کند. پژوهشگران پس از آموزش این سیستم با هشت هزار تصویر از انواع سلول، دریافتند که دقت آن در شناسایی سلول‌ها ۹۸ درصد است.
پژوهشگران "دانشگاه لوکزامبورگ"(University of Luxembourg)، یک مدل رایانه‌ای مبتنی بر یادگیری ماشینی ابداع کرده‌اند که می‌تواند متابولیسم سلول‌های سرطانی را شبیه‌سازی کند. آنها این روش را برای تحلیل اثرات داروهای گوناگون بر توقف گسترش سرطان به کار بردند و پس از ایجاد مدل‌های دیجیتالی سلول‌های سالم و سلول‌های سرطانی، داده‌های ژنتیکی به دست آمده از ۱۰ هزار بیمار را با آن ادغام کردند.
پژوهشگران، مدل‌های رایانه‌ای را برای شبیه‌سازی اثرات ترکیبات متفاوت بر متابولیسم سلولی به کار بردند. شبیه‌سازی با مدل‌های سلول سرطانی نشان داد که داروها می‌توانند رشد سرطان را به صورت مؤثر مهار کنند اما شبیه‌سازی با سلول‌های سالم، ایمنی داروها را مورد بررسی قرار داد.
بررسی بیماران از راه دور
ادغام هوش مصنوعی با فناوری‌های پوشیدنی، به پزشکان امکان می‌دهد تا بیماران خود را از راه دور بررسی کنند. شرکت "Current Health"، یک ابزار پوشیدنی مبتنی بر هوش مصنوعی ارائه داده است که می‌تواند نشانه‌های حیات بیمار را در خانه مورد بررسی قرار دهد. این شرکت پیشتر مجوز استفاده از ابزار پوشیدنی خود را کسب کرده بود اما اخیراً موفق شده مجوز "سازمان غذا و داروی آمریکا" (FDA) را برای استفاده در خانه نیز به دست آورد.
این ابزار بی‌سیم، ضربان قلب، تنفس، دما و تحرک بدن کاربر را مورد بررسی قرار می‌دهد. پژوهشگران با کمک این ابزار پوشیدنی می‌توانند اطلاعات مربوط به سلامت بیمار خود را در زمان واقعی و به صورت به روز رسانی شده در اختیار داشته باشند تا وضعیت سلامت آنها را مدیریت کنند. این فناوری برای تحلیل داده‌ها و تشخیص مشکلات سلامتی، از یادگیری ماشینی استفاده می‌کند.
برخی از پژوهشگران، هوش مصنوعی را در ساعت‌های هوشمند به کار برده‌اند تا از آن برای بررسی شرایط بیماران قلبی استفاده کنند. آنها این فناوری را برای تشخیص "کاردیومیوپاتی هیپرتروفیک" (HCM) به کار گرفتند. کاردیومیوپاتی هیپرتروفیک، نوعی بیماری قلبی است که می‌تواند پیامدهای جدی برای سلامت بیمار به همراه داشته باشد و معمولاً در بررسی‌های بالینی تشخیص داده نمی‌شود. پژوهشگران با به کار گرفتن یادگیری ماشینی و یک حسگر پوشیدنی، روشی غیرتهاجمی برای شناسایی بیماری ابداع کردند.
بررسی ژنتیک
یک گروه پژوهشی، اخیراً موفق شده‌اند با استفاده از هوش مصنوعی، جهش‌های ژنتیکی جدیدی در رابطه با اوتیسم کشف کنند. آنها از یادگیری عمیق برای بررسی نواحی خاصی از ژنوم استفاده کردند که شاید تأثیر زیادی در تولید ژن‌های خاص نداشته باشند اما در بروز بیماری اوتیسم مؤثر هستند.
پژوهشگران، ۱۲۰ هزار جهش ژنتیکی را بررسی کردند تا ژن‌های مرتبط با بیماری اوتیسم را شناسایی کنند. این نتایج، دلایل دقیق ابتلاء به اوتیسم را نشان ندادند اما ژن‌هایی را مشخص کردند که با این بیماری مرتبط هستند.
الگوریتم یادگیری عمیق به کار رفته در این پژوهش، داده‌های پیچیده‌ای را تحلیل کرد تا الگوهای چالش‌برانگیز در شناسایی بیماری را نشان دهد. این الگوریتم در تحلیل ژنوم، نواحی خاصی از DNA را تشخیص داد که در تنظیم ژن‌ها نقش دارند.