大多數診斷依賴于病理結果，因此病理報告的準確性可以區分診斷和誤診。例如，人工智能可以在像素級別了解病理結果，這可以了解癌癥的進展。人工智能還幫助醫生關注病理圖像中最相關的區域。

各種形式的放射學（如CT掃描、核磁共振成像和X射線）為醫療保健服務提供者提供了患者身體的內部視圖。然而，不同的放射學專家和醫生對這些圖像的解讀往往不同。人工智能有助于實現更一致的解釋。它還幫助放射科醫生更好地識別腫瘤的狀態或癌癥的侵襲性。

醫院是智能設備的主要購買者。這些設備采用平板電腦和醫院設備的形式，存在于重癥監護病房（ICU）、急診室、手術室和普通病房。人工智能通過監測患者的情況，并提醒醫生可能與患者的氧氣水平、呼吸模式、心跳、血壓或感染（如敗血癥）有關的重要狀態變化。

人工智能在手術室中被用作輔助功能，以縮小不同醫生的經驗和知識之間的巨大差異。支持人工智能的系統能夠快速梳理大量數據，以顯示醫生需要的信息。

在醫療保健（或任何行業）中采用人工智能的一個常見問題是，啟用人工智能系統的設計者和用戶傾向于更多地關注潛在的利益，而不是潛在的風險。雖然現在似乎每個人都在談論人工智能，但很少有人能夠很好地理解這個主題。其結果是人們正在構建和采購他們并不完全理解的系統和軟件。

目前，人們對人工智能還是知之甚少。算法偏差是一個重要的話題，因為它使人工智能系統的準確性低于人們預期，并可能導致意想不到的結果。

有著偏差的人工智能結果源于算法作者或收集、選擇和使用數據的人的故意或無意偏見，其數據本身可能有偏差。鑒于醫療行業使用的大量數據（大數據）以及進行準確數據分析的必要性，了解并糾正偏差非常重要。

醫療保健行業越來越依賴人工智能進行決策。硬編碼系統的問題是可能無法解釋所有情況。自我學習系統更加靈活;但是，并非所有系統都能夠解釋其結果或建議，也不是所有系統都能夠解釋導致結果或建議的因素。系統中也可能存在偏見。因此，人工智能系統可能會做出錯誤的建議或決定，而醫療保健提供者對此負有責任。

醫生通常信奉“首先，不要傷害他人”希波克拉底的誓言，但是人工智能是如何處理的呢?大多數人認為人工智能是不道德的，因為它只是一種工具，而操作者對人工智能的使用將會產生道德或不道德的結果。

然而，由于自我學習的人工智能系統能夠感知人類無法感知的事物，并且它們不一定能夠解釋其推理或結論，因此可能會出現意想不到的結果，其中一些結果可能是不道德的。此外，人工智能目前缺乏同情心和同理心，因此其決策過程與人類不同。

《醫療保險可移植性和責任法案》（HIPAA）對醫療保健信息的使用以及醫療服務提供者使用的信息有嚴格的規定。由于“壞”數據、算法偏差或無法維護系統的機器學習培訓，人工智能可能會出現故障，如果沒有得到妥善保護，黑客也可能會破壞這個人工智能系統。