醫療保健產業的全球市值達數兆美元之譜，而隨著平均預期壽命的提高，每年這個數字都在增長，且有著無限面向和附屬專科。
新技術可以改變醫療專業人員的工作方式、提出更準確的診斷內容，以及給予患者更優質的照護服務；醫療創新項目則是減輕了患者的痛苦，也挽救了更多人的生命。
深度學習可用於醫療保健的每個階段，創造出醫病雙方皆能利用的工具，以提高照護標準和生活品質。
人工智慧如何改變了照護患者的方式
患者照護涉及到一連串的重要決定，從決定撥打119，到基層醫療醫師在年度體檢時提出的建議。難處在於如何又快又有效率，提供患者正確的治療。
2018年《The Lancet》醫學期刊上的一項研究指出，全球近半數國家和地區每一千人中只有不到一名醫生，這是提供優質醫療服務門檻值的三分之一。同時隨著醫療保健資料數位化，醫療服務提供者收集並可用的參照資訊量也隨之增長。
在重症照護室裡，這些因素匯集成一個完美的風暴，要整天照顧患者、要解讀不斷送入的資料，還要快速準確地做出決定。
麻省理工學院電腦科學與人工智慧實驗室的研究人員，開發了一項名為 ICU Intervene 的深度學習工具，使用每小時測量到的生命徵象資料，提前八小時預測患者是否需要進行治療以幫助他們呼吸、是否需要輸血，或者是否需要人為干預來提升心臟功能。
總部位於丹麥的新創公司 Corti 則是進行另一項與時間賽跑的互動：電話通知與急救服務。該公司利用 NVIDIA Jetson TX2 模組來分析急救通話的語音內容，幫助調度員在一分鐘不到的時間內辨識來電者是否出現心臟驟停的情況。
NVIDIA Inception 計畫成員之一的 LexiconAI，協助醫生每天有更多時間去照顧病患。這間新創公司打造出一款行動 app，使用語音辨識功能從醫病對話中取得更多醫療資訊，進而自動填寫電子健康紀錄。
人工智慧如何改變了病理學的發展樣貌
正如同每年進行醫學掃描的次數達到數百萬次一樣，每年也要進行上億次的活體組織切片檢查。病理學家一直以來使用載玻片來分析樣本和提出診斷，同樣也對愈來愈多的載玻片進行掃描，以建立數位病理學資料集。
NVIDIA Inception 計畫成員之一的新創公司 Proscia，使用深度學習來分析這些數位載玻片，對三種常見的皮膚病理變化進行分類，準確率超過 99%。使用人工智慧有助於對診斷結果進行標準化，這件事十分重要。視疾病類型和階段而定，兩名觀察相同組織的病理學家，可能有半數以上的時間對診斷內容意見相左。
同為 NVIDIA Inception 計畫成員之一的新創公司 SigTuple，則是開發出一款用於分析血液和體液的人工智慧顯微鏡。顯微鏡掃描鏡頭下的載玻片，並且在雲端的 SigTuple 人工智慧平台或顯微鏡上使用 GPU 加速的深度學習技術來分析數位影像。
與自動將載玻片轉成數位影像並解釋結果的掃描器相比，SigTuple 的顯微鏡只要花費少少的錢，就能做到相同效果。該公司希望這項工具有助於解決全球多國病理學家人數短缺的嚴重問題。
人工智慧如何改變預測健康的方式
市場上出現多款人工智慧工具，用以在症狀出現前很長一段時間，便能檢測出罹患疾病的風險因素，有助於醫生更早做出診斷、進行更長期的研究或採取預防措施。這些工具利用深度學習模型在大型資料集裡發現模式的能力，可以從電子健康紀錄、身體特徵或遺傳資訊中取得洞察資料。
其中 Face2Gene 這款行動 app，使用臉部識別與人工智慧技術從病患臉部照片，便可辨識出約五十種已知的遺傳綜合症狀。全球有約七成的遺傳學家使用這款 app，減少準確診斷所需的時間。
紐約大學研究人員開發出的另一項深度學習工具，則是用於分析實驗室的測試內容、X 光片及醫生證明內容，在預測心臟衰竭、嚴重腎臟疾病和肝臟問題等疾病方面，較傳統方法快上三個月。
研究人員使用人工智慧與多種電子健康紀錄，將上百種健康測量串連起來，以預測糖尿病等疾病。
人工智慧如何打造出醫療保健 App
醫療保健活動並非開始和結束於醫生的診療間。通過穿戴式裝置、智慧型手機和物聯網裝置，便可以從任何地方監控健康狀況。
像是患者可透過一項名為 SpiroCall 的服務，使用智慧型手機方法撥打免付費電話或在 app 上錄製一個聲音檔案，對手機呼一口氣以檢查肺部功能。這些資料會送到中央伺服器，再由深度學習模型來評估肺部健康狀況。
運動場上那些可能遭受腦震盪的運動員，一款人工智慧 app 使用智慧型手機上的相機來分析運動員的瞳孔對光線的反應，醫療專業人員也是使用這項指標來診斷腦損傷的程度。
在心理健康領域，一間位於加拿大的新創公司 Aifred Health 使用 GPU 加速深度學習技術，為個別患者量身建立治療憂鬱症的方法。使用患者症狀、人口統計學與醫學檢查結果等資料，該公司的神經網路可以幫助醫生開出治療方案。
人工智慧如何創造出身障人士使用的裝置
全世界有十億名身障人士，人工智慧技術可以協助其中一部分人能更自立，更輕鬆執行日常瑣事或者是到處走走。
NVIDIA Inception計畫成員之一的新創公司 Aira 建立了一個與智慧眼鏡相連的人工智慧平台，協助視障者完成閱讀藥瓶標籤等活動。俄亥俄州立大學的一名教授使用 GPU 和深度學習來打造助聽器，可以在過濾背景噪音的同時提高說話的音量。
俄亥俄州立大學與非營利研究機構 Battelle 的研究人員，正在開發一種搭載神經網路的人腦電腦介面，可以讀取人類的思想和恢復癱瘓肢體的運動。
喬治亞理工學院的一支團隊開發出一款人工智慧義肢，幫助爵士樂手 Jason Barnes 五年來頭一次彈奏鋼琴。這款義肢使用肌電圖感應器來辨識肌肉運動，且能控制每一根手指的動作。