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人工智能还可以根据化合物的结构与性征来预测药物的效果。在基因层面分析癌细胞和病毒，也使我们有可能确定药物的作用目标，并开发出副作用极小的新药。同时，人工智能现在能够通过数据来验证识别药物的未知副作用，使药物更加的安全。而在临床实验中，人工智能可以模拟疗效并将有助于在一定程度上识别风险，人工智能还可以用来选择和归化临床实验中的病人，缩短药物开发的整体时间。
AI 赋能医疗的发展是向多主体提供智慧服务，面向医疗机构的智慧医院建设，涉及患者、医疗(包括门诊、住院)、护理、医技(含药事)、管理(含行政、业务)、后勤保障、教学科研、区域协调等领域的智慧化建设，是一个系统性的工程。面向监管机构的智慧监管建设，涉及医疗数据、医疗行为、医疗费用、医疗人事等方面的监管，AI 需要助力实现医疗数据的隐私保护和权限分配，医疗行为的科学性和合规性，医疗费用的合理性和真实性以及医疗人事组织的灵活性。
高年资医生培养、医疗机构水平对齐难以一蹴而就，因此，应用AI产品是目前让不同医疗机构之间查验结果同质互认最为清晰有效的方式，或将成为医疗机构的不二选择。
对于医院来说，AI产品在实现诊疗同质化的同时，还可大幅提升诊断效率，节省医生时间。从统计学和卫生经济学的角度考虑，虽然购买AI产品需要付出一定成本，但医院能够在原有的时间内收治更多患者，同时让低年资医生也能通过AI的帮助快速提高能力，增加人效和能效，从而实现医院诊断能力、运营效率和经济效益的提升。对患者来说，AI产品能够使更多患者得到及时的检查，并大幅减少等待时间，更便利地在当地享受优质医疗资源，获得更精确、更全面的诊疗。误诊、漏诊率的降低，以及重复检查的减少，也能够帮助患者达到更好的治疗效果，改善就诊体验，并大幅减少整体医疗开支。
就整体医疗行业发展程度而言，现阶段我国眼科服务医疗市场的开发程度仍然较低，但“智慧医疗”的落子却首先选在了此处。医疗信息化建设与互联网医疗平台。互联网信息技术与医疗行业的结合，形成了以互联网医院为核心，集诊前咨询、诊中诊疗、诊后康复保健、慢性病管理、健康预防等大健康生态深度融合的互联网医疗系统。
AI和大数据在医疗行业智能化方面，建立可管理、可控制、可追溯的健康医疗数据开放运营体系，推动医疗健康大数据流通服务，需要在探索医疗数据在隐私计算和人工智能等新技术的基础上，针对医疗行业辅助诊疗领域进行融合创新应用，在隐私计算技术赋能下，做到医疗数据真正意义的隐私保护，进而最大化地释放数据价值。
AI(人工智能)+医疗，是人工智能技术对医疗相关领域应用场景的赋能现象，指通过基础设施的搭建及数据的收集，将人工智能技术及大数据服务应用于医疗行业中，提升医疗行业的诊断效率及服务质量，降低各种医疗保健复杂性和危险性、应对医疗健康服务需求增长。同时，随着医疗健康领域的发展，将产生更多的诊疗方案，进一步推进人工智能在各个医疗健康领域的应用。
