人工智能系统通过学习、推理和自我修正来模拟人类智能。瑞士苏黎世联邦理工学院转化医学研究所副所长rgGoldhahn博士说，这项技术在诊断和手术方面可能比医生更准确。
它具有“几乎无限的容量”，可以用于数据处理和后续学习，并且可以以人类无法比拟的速度执行这一操作。越来越多的健康数据，包括应用程序、个人监控设备、电子病历和社交媒体平台，正在为机器提供尽可能多的关于人及其疾病的信息。与此同时，机器正在“阅读”和考虑迅速扩大的科学文献。戈德哈恩说：“今天的医生可以通过跟上当前的医学研究并与患者保持密切联系来近似这种知识。这种想法是一种错觉，尤其是因为数据量巨大。”例如，机器学习不会受到与人类学习相同的潜在偏见的影响，这反映了文化影响和与特定机构的联系。
戈德哈恩指出，尽管与患者建立关系的能力经常被视为有利于人类医生的论点，但这也可能是他们的致命弱点。信任对于患者来说非常重要，但是如果机器和系统可以被认为是没有偏见的，没有利益冲突，那么机器和系统可能比人类更值得信任。他说，此外，一些患者，尤其是年轻患者和轻微疾病患者，对正确诊断的评价可能高于同理心或护理的连续性。“在一些非常私人的情况下，机器人的服务可以帮助患者避免感到羞耻。
当今医疗保健系统面临的主要挑战是成本上升和医生数量不足。Goldhahn说：“引入人工智能驱动的系统可能比招聘和培训新员工更便宜。它们也广泛可用，甚至可以远程监控患者。”我们现在知道的医生最终会过时。然而，加拿大蒙特利尔麦吉尔健康与社会政策研究所的Vanessa Rampton和瑞士苏黎世大学医院的Giatgen Spinas教授认为，机器永远不会完全取代医生，因为医患关系的关联质量至关重要，不可复制。他们一致认为，机器将越来越能够执行人类医生今天所做的任务，如诊断和治疗，但医生会留下来，因为他们更擅长处理整个病人。他们说，医生可以把病人和病人联系起来，他们可以获得与病人生活相关的疾病的整体知识。
医患关系、医生的横向思维以及考虑患者的偏好、价值观和社会环境，对于康复非常重要，尤其是对于复杂的情况，当没有明显的原因导致症状时，如果有很高的风险和不良影响。拉姆普顿和斯皮纳斯认为：“对于那些知道问题严重性并能信任的人来说，感觉他们听到了对患者来说很重要的事情。“作为一个人，电脑不能照顾病人，因为他们不是人，什么都不在乎。复杂的机器人可能会表现出同情，就像人类可能在社交场合表现良好一样，但它们在情感上仍然是超然的，因为它们只扮演社交角色。”
最重要的是，对于一些患者来说，不会有治愈的方法——关心的是帮助他们在最长的时间内获得最好的生活质量。他们强调：“这里的医生是不可替代的。“机器人无法理解我们对将疾病与生活任务联系起来的担忧。”有监督的、实施良好的机器学习可能会给患者带来很大的好处，但是谁想从机器人那里得到终端诊断，请迈克尔米特曼和他的同事们发表意见？他们说：“病人需要人们的关心，尤其是在我们生病和最脆弱的时候。机器永远无法给我们带来真正的舒适。”他们承认，人工智能可能会成为医疗保健领域非常有用和创新的助手，但他们希望永远有人类的空间——人类医疗保健专业人员。他们总结道：“最终，没有人愿意被告知，他或她正在死于一个不理解这意味着什么的实体。我们认为人工智能是一个仆人，而不是我们医疗保健的负责人。”
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