人工智能還可以根據化合物的結構與性征來預測藥物的效果。在基因層面分析癌細胞和病毒，也使我們有可能確定藥物的作用目標，并開發出副作用極小的新藥。同時，人工智能現在能夠通過數據來驗證識別藥物的未知副作用，使藥物更加的安全。而在臨床實驗中，人工智能可以模擬療效并將有助于在一定程度上識別風險，人工智能還可以用來選擇和歸化臨床實驗中的病人，縮短藥物開發的整體時間。

　　AI 賦能醫療的發展是向多主體提供智慧服務，面向醫療機構的智慧醫院建設，涉及患者、醫療(包括門診、住院)、護理、醫技(含藥事)、管理(含行政、業務)、后勤保障、教學科研、區域協調等領域的智慧化建設，是一個系統性的工程。面向監管機構的智慧監管建設，涉及醫療數據、醫療行為、醫療費用、醫療人事等方面的監管，AI 需要助力實現醫療數據的隱私保護和權限分配，醫療行為的科學性和合規性，醫療費用的合理性和真實性以及醫療人事組織的靈活性。

　　高年資醫生培養、醫療機構水平對齊難以一蹴而就，因此，應用AI產品是目前讓不同醫療機構之間查驗結果同質互認最為清晰有效的方式，或將成為醫療機構的不二選擇。

　　對于醫院來說，AI產品在實現診療同質化的同時，還可大幅提升診斷效率，節省醫生時間。從統計學和衛生經濟學的角度考慮，雖然購買AI產品需要付出一定成本，但醫院能夠在原有的時間內收治更多患者，同時讓低年資醫生也能通過AI的幫助快速提高能力，增加人效和能效，從而實現醫院診斷能力、運營效率和經濟效益的提升。對患者來說，AI產品能夠使更多患者得到及時的檢查，并大幅減少等待時間，更便利地在當地享受優質醫療資源，獲得更精確、更全面的診療。誤診、漏診率的降低，以及重復檢查的減少，也能夠幫助患者達到更好的治療效果，改善就診體驗，并大幅減少整體醫療開支。

　　就整體醫療行業發展程度而言，現階段我國眼科服務醫療市場的開發程度仍然較低，但“智慧醫療”的落子卻首先選在了此處。醫療信息化建設與互聯網醫療平臺。互聯網信息技術與醫療行業的結合，形成了以互聯網醫院為核心，集診前咨詢、診中診療、診后康復保健、慢性病管理、健康預防等大健康生態深度融合的互聯網醫療系統。

　　AI和大數據在醫療行業智能化方面，建立可管理、可控制、可追溯的健康醫療數據開放運營體系，推動醫療健康大數據流通服務，需要在探索醫療數據在隱私計算和人工智能等新技術的基礎上，針對醫療行業輔助診療領域進行融合創新應用，在隱私計算技術賦能下，做到醫療數據真正意義的隱私保護，進而最大化地釋放數據價值。

　　AI(人工智能)+醫療，是人工智能技術對醫療相關領域應用場景的賦能現象，指通過基礎設施的搭建及數據的收集，將人工智能技術及大數據服務應用于醫療行業中，提升醫療行業的診斷效率及服務質量，降低各種醫療保健復雜性和危險性、應對醫療健康服務需求增長。同時，隨著醫療健康領域的發展，將產生更多的診療方案，進一步推進人工智能在各個醫療健康領域的應用。