疫情加速了人工智慧(AI)在遠距病人照護方面的進展。越來越多的醫生開始使用數位病人監測追蹤健康數據、識別異常情況，提供治療，這些不再需要面對面進行。另外，急診室也正在採用遠端監控解決方案，因而有些病人可以更快離開醫院。這些變革性的技術正在為患者帶來更好的治療，並降低醫療成本。
人工智慧在醫療保健領域的應用案例不斷增加，這主要得益於各種演算法的不斷學習和訓練，使得技術更加智慧以及患者體驗得以改善。
大多數人工智慧在醫療領域的應用都用了“增強型智能”，增強型智能將演算法的輸出匯集在一起，為臨床醫生在獲得分析結果時提供了“往哪裡看”的方向，而且還在提供服務的過程中發揮了重要的品質控製作用。增強智能著重於科技的輔助作用，旨在加強人類智慧而不是取代人類智慧。
如蘋果公司一類的消費性電子公司利用人工智慧幫助個人保持對自己健康的了解。一些具有心率監測功能的腕戴式設備能夠在用戶的心率異常時通知用戶，並可以將有關資訊提供給他們的醫生分享。醫生們也正在擴大遠端監控病人的能力，做法是在人工智慧引擎上運行FDA認證技術。例如，Current Health的解決方案提供具有預測能力的生命徵象監測以及健康惡化警報等功能。
許多在醫療級非住院心臟監測領域的不同公司正在積極部署用於心電圖記錄和心律不整檢測的人工智慧。與基於規則或傳統的機器學習演算法(用於Holter監視器)等傳統技術相比，利用人工智慧可以更好地改善病人的治療效果。較不複雜的演算法往往無法提供足夠高的診斷率，以致於醫師在不重複監測的情況下就無法得出明確的診斷。使用人工智慧的設備不僅使個人化醫療更接近現實，而且還進一步擴大了醫療系統的能力，進而可以在具有挑戰性的情況下為民眾提供服務，例如在偏遠地區或在可能無法進行診所訪問的情況下提供服務。
人工智慧除了對病人有好處之外，還可以將醫生從行政性質的後台工作中解放出來，例如篩選和管理大型數據集等工作，進而使他們能夠專心使用他們的臨床技能去護理病人。
人工智慧可以辨識人類無法辨識的模式。例如，心臟在兩週內平均跳動約150萬次，而醫生則可能要找到某個六秒鐘的時間段對臨床結果作出判斷。要找到具有臨床意義的東西可謂是大海撈針，而人工智慧則能確保規模化層次上更高的準確性。
為了達到這種可靠性水平，供應商、數據科學團隊和人工智慧需要乾淨的數據以及大量的數據。這種大規模資料擴展需要複雜的分析手段，而利用機器學習和深度學習演算法則可以實現。在過去的十年裡，屬於機器學習子集的深度學習已經在開發一些科學領域的演算法方面達到了與人類表現相匹配的程度。更傳統的機器學習方法是基於人類蒐集的特徵預測結果，深度學習演算法與更傳統的機器學習方法不同，深度學習演算法利用了人工神經網路預測結果，因此具有從原始資料中自動學習相關特徵的優勢。因此，深度學習演算法可以利用大量的註釋實例資料和重要的運算能力來建立複雜的模型並能夠以非常高的準確度預測新輸入的正確結果。
機器學習和深度學習方法到醫療保健領域的部署受到FDA的嚴格監督和並需要獲得510(K)許可。獲得了510(K)許可表明相關技術設備的使用是安全且有效的。隨著演算法創新和資料量創建步伐不斷加快，監管機構推出了一些框架，一方面協調最佳實踐和監管要求，同時允許設備以比過去更快的速度不斷改進。這方面的工作明顯包括了以下兩份文件。 FDA曾在2021年1月發布了《基於人工智慧機器學習軟體的醫療設備之行動計劃》，隨後又發布了《醫療設備開發良好實踐：指導原則》，該指導原則是與加拿大衛生部及英國藥品和保健品監理局(MHRA)共同製定的。
利用先進的演算法和大量的數據，深度學習在許多應用中已經達到了專家級、人類級的表現。
人工智慧在醫療領域大有可為，我們才剛開始。去年，拜登政府創建了一個人工智慧工作團隊，團隊的目標令政府數據的獲取更容易以及擴大獲得關鍵資源和教育工具的機會，以達到持續刺激人工智慧創新的目的。此舉基於2020年法案，包括為期五年的2.5億美元預算。
全國都在關注人工智慧創新，資金在增加，人工智慧和穿戴式裝置的下一個前沿將是預測能力的擴大使用：洞察力範式將從臨床回顧性報告轉向對未來狀況的風險預測。在醫療保健領域，關鍵將是透過識別和分析健康風險決定監測哪些病人群體以及在何時監測，另外還要確保病人得到適當的預防性醫療照護。
人工智慧創新正在改變醫療保健服務。人工智慧創新可以提高病人的體驗，減少病人、醫生和照護團隊的行政負擔，並可能改善健康結果。進一步的投資和技術進步無疑將徹底改變我們所了解的遠距病人照護。醫療系統不斷發展以應對當前和未來的挑戰。而由於最近的新冠大流行，採用遠端護理和使用人工智慧的勢頭必將持續下去。
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