人工智能在醫療領域的應用和發展，實際上在于醫療大數據的積累和數據庫的發展。這些數據并不僅僅產生于醫學影像的獲得或者醫院診斷的信息錄入，而且在人們的日常生活中隨時產生。因此，醫療大數據實際上是在人們對自身進行日常健康管理的過程中產生和集中，通過人工智能的算法，人們可以對個人的健康狀況進行精準化的把握，并通過大數據把握傳染性和季節性等疾病的發展狀況，做出相應的應對措施。這或許是人工智能與人類日常生活融合最為密切的一個領域，可以為人類提供高質量、智能化與日常化的健康管理服務。依托大數據和算法技術，人工智能在健康管理領域的發展主要集中在五個方面。

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大數據與流感預測

2008年，谷歌推出流感預測的服務，通過檢測用戶在谷歌上的搜索內容就可以有效地追蹤到流感爆發的跡象。谷歌還會通過分析用戶的電子郵件，并將用戶的搜索情況與之關聯，更加精確地研判出這類疫情的發生。谷歌基線研究項目（Google Baseline Study）希望建立一個龐大的人類健康數據庫，找出完全健康的人類基因模型。根據這個數據庫，只要發現用戶的健康數據與模型有出入，谷歌就會提醒用戶可能出現的健康問題，促使其進行預防。谷歌健康（GoogleFit）開發了一系列可穿戴設備，這些產品不斷收集海量的生物統計數據并且與谷歌基線的研究結合起來，提供更加強大的應用。結合大數據和互聯網技術，可以對某些傳染性疾病進行較為及時、準確的監控和預防，在建立一些數據庫、智能分析模型后，這些活動更為便捷和迅速。

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機器學習與血糖管理

2015年11月，《細胞》（Cell）雜志發表的一篇文章，闡釋了機器學習應用于營養學的積極意義。通過對800名志愿者進行標準化飲食試驗，采集了多項數據，并收集他們飲食、鍛煉以及睡眠數據。結果表明，不同人即便食用同樣的食物，反應差異依然十分大。以往通過直觀經驗而得出的那種一般性的飲食攝入建議，往往都是極不準確的。研究團隊進一步驗證了機器學習能否進行健康飲食指導。通過細致比較，發現機器學習算法給出了更精準的營養學建議，能夠更好地控制餐后血糖水平。機器學習的作用在這一研究中得到了充分的體現，在精準營養學上，人工智能可以幫助用戶進行精確的輔助分析，從而使用戶做出更為合適的選擇。

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數據庫技術與

健康要素監測

位于柏林的Nuritas生物科技公司是一家在影像學中應用人工智能的初創公司，通過將人工智能與基因學相結合，以發現有利于健康的自然生物有機因子。我國最為出名的人工智能生物科技初創公司碳云智能（iCarbonX）也在從事相關的研發，試圖建立一個健康大數據平臺，利用自身與合作者的力量收集人們各種各樣的生物數據。最終可以利用人工智能技術處理這些數據，幫助人們進行健康管理。無論是食品數據庫還是健康大數據平臺，都旨在通過大數據與人工智能技術來對人體的健康要素進行監測、記錄，并通過分析這些記錄和數據得出更加準確和有效的健康管理計劃。

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健康管理與生活品質提升

隨著人們生活水平的提升，自身健康的嚴格管理成為很多人的日常訴求。如果能夠收集到每個人的各方面的健康數據，通過人工智能的算法，可以實現對健康的日常管理。近年來發展快速的Welltok公司主要關注個人健康管理和生活品質的提升。核心產品是Café Well健康管理優化平臺，核心理念是，醫療健康服務并不是只有病人才需要，普通人也需要時刻關注和維護自身的健康。這種趨勢源于人們對自身健康的更高的需求，在很大程度上也顯示出社會大眾對于健康方案的迫切需求，在醫療服務之外也需要輔之于健康服務業。

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人臉識別與情緒分析

位于圣地亞哥的初創企業Emotient通過分析面部表情來判定人的情緒。Emotient源于加利福尼亞大學的“機器感知實驗室”，最終目的是打造一套“無所不在”的人類情感分析系統。Emotient利用攝像頭來獲取、記錄面部肌肉運動，并根據人工智能計算模型來分析面部表情，數秒鐘內解讀出面部表情所代表的意義。這種技術的應用領域其實很廣泛，用于醫療領域，來判斷病人的感受。目前，Emotient已經能夠辨別出類似于喜悅、悲傷、憤怒、驚訝等簡單表情，還能分析出一些更細微和復雜的表情。2016年1月，蘋果公司宣布收購了這家人工智能技術公司，這在某種程度上也說明了這項技術的發展潛力。

人工智能的重要使命之一是提高醫療效率，在現有的醫療資源供應環境中挖掘“增量”。通過將頂尖醫學專家的知識與診斷經驗進行快速復制，訓練出更多模擬專家診斷路徑的“人工智能醫學專家”，從而助力公共衛生事業的改善。