다양한 의학 연구에 의하면 의료 종사자가 수행하는 활동의 약 50%를 자동화할 수 있다 하니 이제 의료계의 대변화는 피할 수 없는 흐름이다. 환자가 적절한 치료와 회복을 거치려면 몇 가지 절차를 수행해야 한다. 먼저 테스트 및 인터뷰를 통해 환자 데이터 수집, 테스트 결과 처리 및 분석, 정확한 진단을 내리기 위해 다양한 데이터 소스 활용과 적절한 치료 과정 해결, 선호하는 치료 방법 준비 및 관리, 환자 모니터링, 사후 관리, 후속 조치 등이다.
이 과정의 상당수가 자동화될 수 있다고 한다. 그러나 문제는 의료 및 건강 관리 부문의 과도한 자동화는 예상 결과를 산출하지 못한다는 허점이 있다. 따라서 의료 전문가인 인간 능력과 인공지능의 판단 능력 사이의 균형을 맞추는 것이 가장 중요하다.
인공지능은 피드백을 기반으로 데이터의 정확도를 높일 수 있는 기회를 제공한다. 이 피드백에는 여러 백엔드(Back-end : 연구개발의 최종 단계) 데이터베이스 소스, 임상의, 의료 전문가 및 연구기관의 리뷰가 포함된다. 의료 AI 시스템은 항상 실시간으로 작동하기 때문에 데이터가 최신 상태로 유지될 수 있어 시스템의 품질을 실시간으로 향상시키는 장점 또한 있다. 일부에서 윤리적인 관점을 내세워 의료분야의 인공지능 적용을 부정적으로 보지만 현재 의학에서 이 기술의 사용을 줄이는 것은 거의 불가능할 것이다. 그러니 효과적인 모니터링과 적절한 규제가 더욱 강화되야 한다.