人工智能（AI）逐漸在各行各業展露頭角，計算機能夠像人類一樣思考和學習，又稱為機器學習，在醫療領域上有莫大發展潛力。甚至在消費化時代扮演要角，透過提升病患和醫生的醫療體驗，來改善整個醫療體制。

　　據報導，我們身處以價值為基礎的照護體系，必須盡量從與日俱增的信息獲取洞見，這時候就要借助機器學習技術，只可惜大多數電子病歷（EHR）仍采用20~30年前的技術。

　　電子病歷不只是要儲存資料，還要在適當的時機提供正確的信息，以降低準備文件所需的時間。拜機器學習所賜，電子病歷有了學習的能力，可因應每位使用者做調整，進而極大化效率。機器學習也是精準醫療（precision medicine）的幕后功臣，將每位病患獨特的基因組成、環境因素、生活模式和家族史納入考量，進而提高診斷的準確度，提供個人化的疾病治療和預防計畫。

　　醫療產業可望更加善用新的基因體資料模型，改變各種病況的照護方式，從癌癥、高脂血癥、糖尿病、腎臟病到神經發展疾患不一而足，最終目標是提高診斷和治療的準確度和效果，同時把知識分享給研究社群和藥物基因體學者。機器學習亦有助于分析病患資料，把資料化為洞見和可行的信息，如今已可比較血糖、BMI、年齡等風險因子，分析治療效果，當醫生能夠針對個別病患設計治療計畫，就可以參考其它類似病患，事先確認治療是否會有效，未來還會進一步研發算法來辨識或預測風險族群。