在医疗领域，AI 有广泛的应用前景。具体而言，从全球创业公司实践的情况来看，具体应用包括洞察与风险管理、医学研究、医学影像与诊断、生活方式管理与监督、精神健康、护理、急救室与医院管理、药物挖掘、虚拟助理、可穿戴设备以及其他。
人工智能+辅助诊疗
AI+辅助诊疗，即将人工智能技术用于辅助诊疗中，让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。在诊断中，人工智能需要获取患者病症，进而解释病症，通过推理判断疾病原因与发展趋势，最后形成治疗方案。一般的辅助诊疗模式为“病症-假设-选择治疗方案”：
病症是指患者的临床表现，包括患者自述症状、医生检查发现的症状以及专门化验分析结果。将病症信息输入人工智能，描述病症的数据包括病症的值域、可靠性、相互间逻辑关系等等。由于独立病症之间可能组成综合病症，因此在病症获取过程，人工智能系统可要求患者或医生提供某方面的病症。病症由推理规则连和假设联系起来。
假设是指对患者做出的可能结论。假设分成若干级，高级假设是低级假设的结果。假设应表示出疾病发展过程及原因。
治疗计划是从诊断中推理出来的，经过权衡利弊（疗效、毒性、副作用及其他），并考虑到疾病转移的可能性。
参考观研天下发布《2018-2023年中国智能医疗行业市场产销态势分析及未来发展前景预测报告》
Watson 是自 2007 年开始，在 Deep QA 问答系统的基础上开发的人工智能系统。据 IBM 资料显示，在硬件方面，Watson 有 90 台 IBM Power750 服务器组成的集群服务器，配有 2880 颗 Power7 处理器以及16TB 内存。硬件配置保证了 Watson 高效的运算能力，可以每秒处理500GB 的数据，相当于 1 秒阅读 100 万本书。在软件方面，Watson采用 Apache Hadoop 框架做分布式计算，还有 Apache UIMA 框架、 IBM Deep QA 软件和 SUSE Linux Enterprise Server 11 操作系统。
强大的软硬件赋予了 IBM Watson 三方面的基础能力：理解+推理+学习。
将基础能力与人类医生的一般医疗诊断模型进行融合，形成了Watson 在提供辅助诊疗的处理逻辑。其实质是融合了自然语言处理、认知技术、自动推理、机器学习、信息检索等技术，并给予假设认知和大规模的证据搜集、分析、评价的人工智能系统。在 Watson 形成数据库之前，阅读大量医学文献、论文、期刊，用到了机器学习；在理解患者口述病症的时候，Watson 运用了自然语言处理技术；在对语言的理解和推理中运用到认知技术和自动推理；在推理后寻找诊断结论和治疗方案时用到了信息检索。
2012 年 Watson 通过了美国职业医师资格考试，并部署在美国多家医院提供辅助辅助诊疗的服务。目前 IBM Watson 提供诊治服务的病种包括乳腺癌、肺癌、结肠癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宫癌等多种癌症。
2016 年 12 月 26 日，由浙江省中医院、思创医惠及杭州认知网络共同发起的“浙江省中医院沃森联合会诊中心”在浙江省中医院院内正式宣布成立。这也意味着 IBM Watson for Oncology 在中国医疗领域的商业试应用正式落地。
辅助诊疗场景是医疗领域最重要、也最核心的场景，人工智能+辅助诊疗潜在市场空间巨大，至少是万亿级以上的营收规模。目前除了 IBM 已经在人工智能+辅助诊疗领域进行广泛布局，谷歌、微软、百度等科技巨头也同时在逐步切入。大量创业公司也活跃于这个领域。
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