人工智慧在醫藥領域的應用是現在人工智慧應用最擠的領域之一，而透過人工智慧精準醫療更是其中很被看重的領域。
在21世紀初期，科學家完成人類的基因定序之後，首先，20多年前冰島建立了全國民眾的組織樣本資料庫，在2015年從其中的基因研究中發現了很多驚人的結果，如某基因突變可能會引發阿茲海默症，以及另一基因與心房顫動相關。
這幾年下來，人類發現了遺傳性疾病跟基因有關外，後來更發現了癌症跟基因是很有關係的。尤其在冰島開始相關研究後，越來越多的國家投入這方面的研究，像是美國、英國、中國跟台灣都有投入，台灣人體生物資料庫目前收集到約9萬人的基因。
這樣的研究涉及大量的基因資料，人工智慧的處理發揮很關鍵的角色：利用人工智慧找出重大疾病與基因的關係，而了解法則後，再開發治療方法，以針對個別症狀治療，這就是精準醫療。就如台北醫學大學前校長閻雲所說：「精準醫療主要以『基因定序』為方法、『遺傳訊息』為手段，用大數據科技來演算、分析，搭配相應的用藥與治療方法，最後實現『個人化治療』的理想。」。
另外，人工智慧的搜尋與影像辨識的能力已經超越人類，這在症狀辨識上發揮很大的作用。這也是李開復老師在演講中提到放射科醫生這部分的工作將被人工智慧取代的原因。
現在IBM、Google、微軟這些大公司都已經利用他們的人工智慧能力投入醫療精準醫療。IBM Watson主要投入癌症與心血管疾病，去年IBM Watson在日本將以昏迷山下綾子女士的基因資料輸入後，十分鐘後，搜尋論文比較後，確認了她真正患的是罕見的「二次性白血症」，而在對症下藥後，救了山下綾子女士一命。而我在之前參加研討會時，IBM更針對乳癌與肺癌的人工智慧處理做了很好的講解。
Google也展開了Google DeepMind Health計畫，跟英國的NHS機構合作，將所有機構得到的醫療數據做分析，以協助醫院診斷，確保每位患者可以正確地被治療，同時顧及患者的隱私權：強調醫院和患者才是有直接關係的數據控制者。
微軟提了供整合醫院、醫師及病人的 HealthVault 個人健康管理服務平台，利用這個平台，可以集中儲存、管理、使用分享自己與家人的健康資訊，並整合醫療器材或穿戴式裝置的偵測資料，提供人工智慧分析 。另外，微軟也展開了基因相關精準醫療的研究。
台灣有很好的醫療水準，相關的醫療研究也早就展開，像是謝邦昌老師的醫療大數據，還有台北醫學大學今年宣布導入IBM Watson，以及與微軟合作醫療人工智慧人才培育。而在今年九月底政府舉辦的研討會中，永寧基金會也展示了相關資料，這些都顯示台灣在醫療人工智慧的投入，相信接下來我們都可以享受到人工智慧協助醫療帶來的好處。
