全球人口老齡化，對消費者基因檢測和其他技術進步的認識增強，這些將促使遺傳學檢測市場到2024年規模達到103億美元。
醫療行業可能是數據驅動收益最具潛力的領域之一。然而，這不僅僅是因為人工智能，還因為醫療數據存在整體混亂的問題。患者數據的存儲方式仍然是碎片化的，大部分數據仍以紙質形式保存。因此，即使在各種人工智能方法激增之前，數據收集、數據統一、數據處理以支持更好的醫療保健方式，這些仍然有巨大的發展潛力。
Blueprint Genetics是一家位於芬蘭和舊金山的基因檢測公司，迄今擁有100多名員工，從芬蘭、德國、瑞士和舊金山的風險投資公司那裡累積獲得19億美元的股權。
Blueprint Genetics公司首席執行官Tommi Lehtonen表示：“我們正在構建一個非常複雜的軟件平臺，解決三種不同的艾滋病問題，通過完全透明和可追溯的分析方法，提供可擴展和高質量的基因檢測，換句話說，我們正在從DNA檢測中去除那些不可靠的、難以追蹤的基因檢測結果。”
Lehtonen認為，監管不會成為在基因測試中使用和發展人工智能的一個障礙。
“不同的統計分析方法以及人工智能方法正在獲得如此多的關注，我相信這個行業將會與監管機構找到合適的方向。阻礙增長的因素可能是有如此龐大的、高質量的數據集。現在我們在數據共享方面取得了很好的進展，但總有一個問題，那就是真正純粹的高質量數據很難快速積累起來。”
但沒有人工智能的話，這個充滿數據的遺傳學新世界將會何去何從？Lehtonen認為，有可能跟今天的情況差不多。
他說：“遺傳學有著巨大的機會，我認為企業和研究小組最近才真正開始研究數據。另外，不是所有的分析都需要採用不同的人工智能方法，而且無監督式人工智能（unsupervised AI）至少在一開始的時候，可能會對具有規範性的臨床環境應用帶來挑戰性。然而，例如在DeepVariant項目中，我認為生物數據和人工智能的結合可能會有著非常光明的前景。”
人工智能和行為改變
加拿大人工智能初創公司Kiwi從FounderFuel、IncWell Venture Capital、加拿大商業發展銀行以及Angel Investors那裡為他們的人工智能應用籌得了250萬美元的風險資金，這款應用專門用於幫助人們戒掉煙癮。
Kiwi公司將其稱為預測性醫療，Kiwi的人工智能和機器學習可以自動學習用戶的吸菸習慣，當用戶吸菸的時候進行自動追蹤以確定其行為模式，然後預測下一次有吸菸衝動的時間。該應用會為用戶生成一個吸菸時間表，以逐步拉長兩次吸菸的時間間隔，幫助用戶按自己的步調來戒菸。在這個名為Cue的應用中，機器學習可以預測下一次你可能會在什麼時候吸菸，如果你延長了時間間隔就會得到獎勵。每當吸菸者延長時間間隔的時候，他們就會獲得可轉換為亞馬遜積分的信用值。Kiwi公司表示，他們計劃未來進一步擴大可兌換積分的選項。
人工智能和診斷
2018年1月，美國聯邦藥物管理局（FDA）將Cognoa基於人工智能的軟件指定為新自閉症II類診斷醫療設備。
醫療領域中的增強現實、虛擬現實和混合現實
USC混合現實實驗室成員兼總監Todd Richmond表示，在這種新的醫療範例中，虛擬現實、增強現實和混合現實（VAMR）技術將在某些方面帶來好處。
Richmond表示，在醫藥方面面臨的最大挑戰之一就是患者的依從性。
Richmond認為，VAMR在這個領域正在以某種方式兌現承諾。
“首先，VAMR提供了一種傳遞信息的新媒介。這其中關鍵是數據能夠向患者‘講故事’，告訴人們如何運用信息，如何學習，以及如何改變行為。VAMR代表了一種幫助數據講故事、改變生活的新途徑。”
位於法國的Rossetti康復中心擁有一個步態實時分析交互實驗室（GRAIL），該實驗室專注於步態分析和訓練的解決方案。該解決方案採用一個雙走道，配備各種儀器、動作捕捉系統、三臺攝像機和EMG，全部這些都與VR環境是同步的。
Richmond說，VAMR會帶來最大影響的一個領域是數字療法。VAMR技術可用於支持治
療各種心理問題，如創傷後應激障礙、恐高症、焦慮症、抑鬱症、阿爾茨海默氏症和痴呆症。
“就我個人而言，VR讓我感到興奮的不是對現實世界情況的複製，而是以一種人類可以探索自己心靈、並積極影響日常生活的方式，來重塑潛意識和無意識的世界。考慮到這一點，不難看出醫療型VAMR擁有的巨大潛力。”
但根據倫敦Digital Catapult數字健康部門負責人Andrew Chapman的說法，這些公司都需要克服的阻礙。
Chapman表示：“要克服的兩個最大障礙，是讓監管部門接受，以及醫療保健專業人員（HCPs）的採納。早期所取得的成功，主要是由那些擁有成熟管理框架、與HCP密切合作設計出產品的公司所推動的。”
Chapman表示：“隨著AR和VR等身臨其境的技術，當前硬件的高成本和複雜性以及缺乏監管指導的情況進一步困擾了這種情況。 “到2018年，隨著低成本獨立硬件的發佈和快速擴散，我們將看到前者的障礙 - 但監管方面的突破需要更長的時間。”
Chapman認為，在我們看到可預設的數字療法之前，沉浸式技術的使用還有很長一段路要走。
他說：“學術界在心理健康領域已經有了一些例子，並且在TouchSurgery、Medical Realities和Pearson Immersive等醫療訓練方面也有一些出色的應用。“我們已經看到了人工智能在醫療領域的早期應用，例如，放射科/病理學領域對機器學習的運用正在快速發展，並且人工智能比VR/AR解決方案更接近市場。”
NTT DATA Services健康計劃諮詢自動化負責人Deana Rhoades表示，採用這些技術的最大障礙，都是與信任和忠誠度有關的。
“雖然千禧一代對特定提供商的忠誠度較低，但他們更關注可用性和便利性；老一輩對醫生非常忠誠，更喜歡面對的診治。技術社區必須克服虛擬代理要取代提供商的觀點——相反，虛擬代理是要讓提供商更好地為患者服務。”
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