AI市场对实现重大变革的承诺充满期待，而医疗健康领域因面临财务压力、劳动力短缺及人口老龄化加剧等挑战，成为AI应用的主要目标。AI开发者正针对广泛的功能进行布局，从治疗癌症、进行手术到简化日常行政任务。
尽管机遇真实存在，但实际执行却充满挑战。许多软件供应商曾试图“解决”医疗难题，但因未能深入理解医疗环境而告失败。Mayo Clinic Platform解决方案开发者市场副总裁Steve Bethke指出：“医疗健康系统极其复杂。解决方案开发者必须深入聚焦临床和技术能力，并使其解决方案与相关的业务影响相匹配。如果任何一个维度缺失，解决方案将无法被采纳或无法产生价值。”
医疗领域的AI应用正迅速普及。美国食品药品监督管理局（FDA）已批准超过1300款AI辅助医疗设备，其中大部分用于诊断图像解读。这些设备中超过半数是在过去三年内获批的，最早的甚至可以追溯到1995年。非放射学的AI应用也涵盖了广泛的任务，如追踪睡眠呼吸暂停、分析心律以及规划骨科手术等。
不被视为医疗设备的AI应用——例如处理排班和行政任务的工具——虽然难以追踪，但其数量也在快速增长。AI可以帮助协调复杂的工作和流程，这些任务通常由白板和便签手动管理。这类功能对医疗系统的影响甚至可能超越临床应用。近期一项针对技术领导者的调查发现，72%的受访者表示其AI首要任务是减轻医护人员负担并提升其满意度，而超过半数（53%）提到了工作流程效率和生产力。
任何与医疗相关的应用，无论直接或间接，都可能影响患者护理。设计不当、训练不足或未经充分验证的AI应用可能使患者面临风险。医疗服务提供者也认识到这一风险：在同一项调查中，77%的受访者认为不成熟的AI工具是阻碍其采纳的关键障碍。随着AI的开发和应用激增，监管机构和立法者也正密切关注相关风险，尽管美国在医疗AI领域的监管蓝图仍在发展中，正如2024年提交给国会的一份关于医疗AI的报告所指出。
为应对部分技术挑战，许多医疗服务提供者正与应用开发者合作构建AI解决方案。麦肯锡最近一项研究发现，61%的医疗机构计划与第三方供应商合作开发定制化的生成式AI解决方案，将其作为主要战略而非自主构建。