大数据下的精准医疗与微生物组学的发展产生了海量的数据运算任务，已经超出了基于冯·诺依曼架构的传统计算机能力范围，量子计算机独特的架构可以将这些任务并行拆分，成为解决一些高度复杂医疗问题的基础，辅助人工智能系统来更快、更深地处理数据，为医生提供更具个性化和更有效的诊疗建议。
人工智能的核心在于，它可以被视为一个将非结构化信息转化为有用且可操作知识的过程。人工智能的科学承诺是，我们可以综合、自动化和优化这一过程，进而以技术为工具，帮助我们在一些领域快速获得新知识——对人类来说，这些领域目前仍然令人不堪重负。
据中国新一代人工智能发展战略研究院统计数据显示，截至2019年2月，中国共有745家人工智能企业，从地区分布上看，京津冀地区人工智能企业占我国人工智能企业总数的44.8%，长三角地区企业约占28.7%，珠三角和川渝地区分别占比16.9%、2.6%。
在某些情况下，人工智能辅助癌症检测可能不仅仅是提供了一种方便，它可能成为诊断的关键所在。据外媒报道，微软和日本第三方检测机构SRL已开发一种帮助检测宫颈癌的人工智能工具，帮助印度和其他国家的医生减轻工作压力，在这些国家，病人的数量可能会是压倒性的，但是仅仅一小部分需要在确诊后进一步治疗。
由AI提供而不是由人类医护人员提供者提供时，患者使用该服务的可能性更低，并希望为此支付更少的费用。他们也更喜欢让人来提供服务，即使这意味着会存在不准确的诊断，或更高的手术并发症的风险。
随着越来越多的设计工作被交给智能机器人，最后连设计智能机器人的工作也将被智能机器人给接过去，这是一个十分自然的趋势。而只要智能机器人学会自行设计、自行制造、自行维修、自行更替，有没有人类特有的那种“自我意识”，确实没有多大区别。
