두 번째는 복잡한 의료 데이터를 분석하여 현재 의사가 하는 진단과 처방 등을 하는 인공지능입니다. 여기에서 말하는 복잡한 의료 데이터는 환자의 이전 기록부터 현재까지의 모든 진료 기록과 유전학적인 데이터 등 다양한 의료 빅데이터를 말합니다. 이 유형의 인공지능 중 가장 많이 알려진 것은 바로 왓슨의 암 진단 인공지능 프로그램인 ‘왓슨 포 온콜로지(Watson for Oncology)’입니다.

왓슨 포 온콜로지는 왓슨이 제퍼디 퀴즈 쇼에 나가기 전부터 의학 공부를 시작하였다고 합니다. 2013년 보도자료에 의하면 왓슨은 암과 관련된 60만 건의 의학적 근거와 약 200만 페이지에 달하는 42개 의학 학술지와 임상 시험 데이터를 학습하였다고 합니다. 게다가 세계에서 가장 오래되고 가장 큰 사립 병원인 메모리얼 슬론 캐터링 암 센터(MSKCC)의 의사들이 수행한 1,500건 이상의 실제 폐암 치료 사례와 약 25,000건의 치료 사례 시나리오, 의사들의 진료 기록 등을 학습하였다고 합니다.

세 번째는 다양한 의료 데이터를 지속적으로 관찰하여 질병을 예측하고 예방하는 인공지능입니다. 그 사례 중 하나로 파킨슨병을 예측하는 인공지능이 있습니다. 파킨슨병은 60세 이상의 사람들에게 치매 다음으로 흔하게 나타나는 뇌질환입니다. 파킨슨병에 걸리면 신체 운동 조절에 어려움이 생겨 환자의 일상생활 자체가 어려워집니다.

IBM은 마이클 제이 폭스 재단(MJFF)과 함께 인공지능 및 머신러닝 기술을 사용하여 파킨슨병이 언제 발병할지 그리고 어떻게 병이 진행될지를 예측하는 인공지능을 개발하고 있다고 밝혔습니다. 또한, 파킨슨병이 일어날 것인지를 예측하기 위한 손톱 센서를 발명하였다고 합니다. 대상자의 손톱에 센서를 붙여 손톱의 변형이나 손가락의 미세한 떨림 데이터를 바탕으로 파킨슨병을 진단할 수 있다고 합니다.