大數據、云端和人工智能(AI)不斷與各行各業(yè)結合產生新的商業(yè)模式，醫(yī)護產業(yè)未來在發(fā)展也將更加與這些科技結合。然而，盡管AI已自動化了一些醫(yī)學上的工作，但最終的診斷仍會交給「人」來判斷，因為醫(yī)生不會愿意將更復雜的臨床診斷交由機器判斷，而機器也不適合在重大判斷上為人類代勞。
依照英國醫(yī)療器材公司Health & Care醫(yī)學博士Ric Thompson觀察，醫(yī)療科技在2019年將有四大趨勢：
1，云端化管理平臺將加速成為尋常的后臺管理系統(tǒng)：對醫(yī)護產業(yè)而言，盡管在云端上管理伴隨一定的風險，但除了成本和存取方便的優(yōu)勢外，AI工具、大數據分析將成為更有吸引力的優(yōu)勢，未來3~5年內，醫(yī)界將會更快速地接納這種系統(tǒng)。
2，兼容性(Interoperability)開始被重視：各個醫(yī)護IT系統(tǒng)不互通是過去被詬病已久的問題，能夠互相通訊、具有可擴充性界面的網站服務，將是往后醫(yī)療經濟長期發(fā)展的基礎之一。
Thompson認為在市場的壓力和國家介入建立標準之下，為了病患最好的福祉，以及降低整體醫(yī)護系統(tǒng)的開支，不同IT供應商間的系統(tǒng)終究是要往能夠互相通訊的方向發(fā)展。
3，整合分析后所產生的資訊仍然過少：現在醫(yī)療機構所掌握各種有關疾病、病患的數據已是海量等級，但整合分析過后的「資訊」仍然十分不足，如何分析數據并轉為有意義的資訊，作為系統(tǒng)性醫(yī)療資源的分配，將是重要的議題，而經過AI工具分析后得出的資訊，已有愈來愈多證據顯示此能增加臨床醫(yī)護的效率。
4，AI已是必須，而非潮流： Thompson表示，在未來5~10年內，AI和機器學習將成為醫(yī)護產業(yè)革新的最大因素，目前已有實證研究發(fā)現，AI對醫(yī)學影像的診斷結果優(yōu)于人類，但這只是開始，因為許多醫(yī)療專家和病患仍對AI診斷的安全性充滿疑慮。
出自于這樣的原因，AI革新醫(yī)護產業(yè)的速度，將慢于其他產業(yè)，而必須有更多實證研究經驗的累積，才足以使人類信服，或許是看到了發(fā)展?jié)摿?，未來民間對醫(yī)療AI的投資將持續(xù)增加。
但Thompson認為，盡管AI已自動化了一些醫(yī)學上的工作，但最終的診斷仍會交給「人」來判斷，因為醫(yī)生不會愿意將更復雜的臨床診斷交由機器判斷，而機器也不適合在重大判斷上為人類代勞。
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