几个世纪以来，医生一直都在和骨折、伤病、感染等突发疾病相抗争。“如果你不幸得了传染病，那到医院看了医生、得到处方，然后就可以回家养着了。”IBM W atson Health总监、杰出工程师Balaji Krishnapuram如是说。
如今，医疗健康的关注点主要在心脏病、糖尿病、哮喘等慢性病。因为慢性病的治疗往往需要很长的时间，并多次到医疗服务机构就诊。但在追求效率的现代社会，“曾经的医疗服务形式行不通了，”Krishnapuram说，“我们要大幅改善患者的就医体验，可以将更多的治疗过程从医生的办公室转移到门诊甚至患者的家里。”
不同于传统的劳动密集型医疗，新兴的医疗模式是知识驱动和数据密集的。因此，未来将会有众多的新的医疗服务模式依赖于新一代用户友好、实时大数据分析的人工智能/机器学习工具。
在Krishnapuram看来，未来人工智能/机器学习的工具和技术的应用，将在以下5个医疗领域中带来造福人类的变革：
人口管理：识别风险，判别病人是否处于风险中，并对可能降低风险的措施进行识别。
护理管理：为每个患者设计个性化的护理计划，缩小在护理中的差距。
患者自我管理：支持并能够为患者个人定制自我管理治疗计划，实时监视患者健康，调整药物剂量，并为有利健康的行为改变提供激励机制。
系统设计：优化医疗流程——从基本的治疗过程到医疗保险的一切，通过缜密的数据分析，在提高护理成果和质量的同时，降低成本。
决策支持：帮助医生和患者基于最新的测试或监控数据，选择合适的药物剂量，协助放射医师识别肿瘤等疾病，分析医学文献以及建议将产生最好结果的手术方案。
在这五个医疗领域应用人工智能/机器学习策略，对于创建大规模、高性价比、个性化、以病人为中心的医疗临床系统是必不可少的。
