Tekoälyn odotetaan parantavan tehokkuutta ja laatuakin. Muutokset heijastuvat ennen kaikkea terveysteknologian laitteisiin ja sovelluksiin, joka antaa viitteitä siitä, että ala tulee kokemaan valtavia mullistuksia seuraavan kymmenen vuoden aikana. Tekoälysovellukset ulottuvat tänä päivänä aina diagnostiikasta terveystietojen analyysiin, hallinnollisiin tehtäviin ja laitetutkimukseen. Sen avulla voidaan automatisoida rutiinitehtäviä, joka parantaa hoidon saavutettavuutta tarjota henkilökohtaisempaa ja edullisempaa palvelua sekä nopeuttaa tiedonkulkua terveydenhuollon piirissä (Oikarinen 2023).

Suurimmat kysymykset uusien teknologioiden suhteen liittyvät etiikkaan ja tarkkuuteen. Tutkimukset kuitenkin antavat viitteitä siitä, että tekoäly voi olla yksittäisissä tehtävissä jopa empaattisempi kuin ihmislääkäri. Yhdysvalloissa vuonna 2023 tehdyssä poikkitieteellisessä tutkimuksessa tekoälybotin havaittiin tuottavan laadukkaampia ja empaattisempia vastauksia potilaiden esittämiin kysymyksiin. Tutkijoiden tekemässä arvioissa tekoälyn vastauksista 45 % arvioitiin empaattisiksi, kun etälääkärien kohdalla luku oli 4,6 %. Tekoälyn vastaukset arvioitiin myös lääketieteellisesti parempilaatuisiksi (Ayers ym. 2023).

Yksi tekoälyn lupaavimmista sovellusalueista on lääketieteellinen kuvantaminen. CT- ja MRI-tutkimukset voivat tuottaa satoja kuvia, ja joissakin tapauksissa keskeiset yksityiskohdat voivat olla harmaasävykuvissa vaikeasti havaittavissa. Tekoälypohjaiset järjestelmät voivat tukea asiantuntijoita analysoimalla kuvamateriaalia laajasti ja tunnistamalla mahdollisia löydöksiä. Näin voidaan lisätä tarkkuutta ja nopeuttaa työskentelyä. (Ge ym. 2022)

Tekoälysovellusten on myös huomattu tunnistavan esimerkiksi aivohalvauspotilaiden aivokuvien poikkeamat jopa kaksi kertaa tarkemmin kuin alan ammattilaisten. Imperial College Londonin ja Edinburghin yliopiston kehittämä sovellus koulutettiin 800 aivohalvauspotilaan kuvantamisaineistolla ja testattiin 2000 potilastapauksella erinomaisin tuloksin (Marcus ym. 2024). Tekoälyn kannalta merkittävää on erityisesti sen kyky määrittää aivohalvauksen tapahtumahetki, mikä on hoidon kannalta ratkaisevan tärkeää, sillä esimerkiksi veritulpasta johtuvan aivohalvauksen hoidossa ensimmäiset 4,5 tuntia ovat kriittisiä, koska niin lääketieteellinen kuin kirurginen hoito on yhä mahdollista (Rey 2024).

Lisäksi tekoäly on osoittanut hyödyllisyytensä luunmurtumien tunnistamisessa. Britannian tilastojen mukaan päivystyslääkäreiltä jää jopa 3–10 % murtumista huomaamatta, ja röntgenhoitajista on huutava pula (Roxby 2024). Kansallisen terveyden ja hoidon laatuinstituutti NICEn mukaan ratkaisu on valjastaa tekoäly työskentelemään asiantuntijoiden rinnalla. NICEn mukaan teknologia on turvallista ja luotettavaa, joka voi nopeuttaa diagnosointia, vähentää seurantakäyntien tarvetta merkittävällä tavalla ja keventää siten kiireeseen hukkuvien klinikoiden taakkaa (Roxby 2024; North 2025).