人工智能（AI）逐漸在各行各業(yè)展露頭角，計(jì)算機(jī)能夠像人類一樣思考和學(xué)習(xí)，又稱為機(jī)器學(xué)習(xí)，在醫(yī)療領(lǐng)域上有莫大發(fā)展?jié)摿ΑＩ踔猎谙M(fèi)化時(shí)代扮演要角，透過提升病患和醫(yī)生的醫(yī)療體驗(yàn)，來改善整個(gè)醫(yī)療體制。

　　據(jù)報(bào)導(dǎo)，我們身處以價(jià)值為基礎(chǔ)的照護(hù)體系，必須盡量從與日俱增的信息獲取洞見，這時(shí)候就要借助機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，只可惜大多數(shù)電子病歷（EHR）仍采用20~30年前的技術(shù)。

　　電子病歷不只是要儲(chǔ)存資料，還要在適當(dāng)?shù)臅r(shí)機(jī)提供正確的信息，以降低準(zhǔn)備文件所需的時(shí)間。拜機(jī)器學(xué)習(xí)所賜，電子病歷有了學(xué)習(xí)的能力，可因應(yīng)每位使用者做調(diào)整，進(jìn)而極大化效率。機(jī)器學(xué)習(xí)也是精準(zhǔn)醫(yī)療（precision medicine）的幕后功臣，將每位病患獨(dú)特的基因組成、環(huán)境因素、生活模式和家族史納入考量，進(jìn)而提高診斷的準(zhǔn)確度，提供個(gè)人化的疾病治療和預(yù)防計(jì)畫。

　　醫(yī)療產(chǎn)業(yè)可望更加善用新的基因體資料模型，改變各種病況的照護(hù)方式，從癌癥、高脂血癥、糖尿病、腎臟病到神經(jīng)發(fā)展疾患不一而足，最終目標(biāo)是提高診斷和治療的準(zhǔn)確度和效果，同時(shí)把知識(shí)分享給研究社群和藥物基因體學(xué)者。機(jī)器學(xué)習(xí)亦有助于分析病患資料，把資料化為洞見和可行的信息，如今已可比較血糖、BMI、年齡等風(fēng)險(xiǎn)因子，分析治療效果，當(dāng)醫(yī)生能夠針對(duì)個(gè)別病患設(shè)計(jì)治療計(jì)畫，就可以參考其它類似病患，事先確認(rèn)治療是否會(huì)有效，未來還會(huì)進(jìn)一步研發(fā)算法來辨識(shí)或預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)族群。