Cụ thể, nghiên cứu của Lily Peng về võng mạc đái tháo đường (diabetic retinopathy) đã được ứng dụng tại bệnh viện mắt Aravind (Madurai, Ấn Độ) cho kết quả khả quan, giúp các bác sĩ tiết kiệm thời gian phân loại và gia tăng được số lượng sàng lọc.Một bệnh viện tại tỉnh Quảng Đông (Trung Quốc) cũng đã trở thành bệnh viện đầu tiên áp dụng camera tích hợp trí thông minh nhân tạo (AI) nhằm phát hiện sớm các bệnh lý đáy mắt, qua đó giúp người bệnh phòng ngừa nguy cơ mất thị lực vĩnh viễn. Các bệnh lý đáy mắt là nguyên nhân chính dẫn tới mù lòa tại các nước đang phát triển, nơi thường xuyên thiếu hụt bác sĩ nhãn khoa và thiết bị khám chữa bệnh.

Trong khi đó, một nghiên cứu khác cho thấy AI có khả năng phát hiện dấu hiệu tiền ung thư tốt hơn nhiều so với các chuyên gia đã qua đào tạo hay các phương pháp tầm soát truyền thống. Ông Mark Schiffman, tác giả nghiên cứu trên và là bác sĩ tại khoa Dịch tễ học ung thư và di truyền học của Viện ung thư Quốc gia của Mỹ, nhấn mạnh: "Giới chuyên gia đang cố tìm ra phương pháp khám bệnh với chi phí thấp tối đa, dễ dàng tối đa, song cũng chính xác tối đa để đẩy lùi ung thư, thông qua kỹ thuật đơn giản trên điện thoại di động".Đầu tiên, ung thư phổi gây ra nhiều cái chết nhất trong các loại ung thư, chiếm 3% tỷ lệ tử vong hàng năm trên toàn thế giới. Việc chẩn đoán sớm có thể giúp ích nhiều cho quá trình điều trị nhưng hơn 80% ca ung thư phổi không được phát hiện sớm. Một mô hình máy học phân tích các bản CT và dự đoán các khối u phổi ác tính. Ứng dụng AI này giúp phát hiện sớm thêm 5% trường hợp ung thư.

Nghiên cứu của ĐH Northwestern tại bang Illinois (Mỹ) và Google cho thấy rằng trí tuệ nhân tạo (AI) có thể là các chuyên gia trong chẩn đoán ung thư phổi. Nhóm nghiên cứu đã tập trung dùng AI để cải thiện khả năng phân tích ảnh chụp CT. Kết quả là AI có thể chẩn đoán hiệu quả chỉ với một lần chụp CT trong khi chẩn đoán có hiệu quả tương tự từ bác sĩ thì phải cần đến nhiều ảnh chụp CT.

Kết quả nghiên cứu, đăng trên tạp chí Nature Medicine, cho thấy Ai có thể tăng khả năng phát hiện ung thư thêm 5% và giảm 11% số ca dương tính giả (chẩn đoán nhầm những người không mắc ung thư). Nhóm nghiên cứu cho biết: hệ thống này có thể xếp loại một tổn thương một cách cụ thể hơn. Không chỉ chẩn đoán tốt hơn bệnh nhân ung thư, mà còn có thể xác định người không bị ung thư, giúp họ không phải tiến hành các xét nghiệm sinh thiết phổi tốn kém và nhiều rủi ro.Tương tự đối với ung thư vú, hiện nay các bác sĩ phải lấy mẫu mô của các hạch bạch huyết của bệnh nhân ung thư vú để xem ung thư có lan rộng không. Thế nhưng một slide bệnh án có thể có tới 10 GigaPixel, điều này có thể ví như tìm kiếm một cây kim trong đống cỏ khô. Do đó, các nhà khoa học ứng dụng AI bằng một mô hình máy học để phát hiện các tổn thương trong hình ảnh bệnh lý, hỗ trợ các bác sĩ phát hiện di căn ung thư.

Mô hình của Google Health đã có thể tìm thấy 95% các tổn thương tiền ung thư (so với 73% được phát hiện bởi các nhà nghiên cứu bệnh học), hơn nưa nó còn phát hiện ra nhiều "cảnh báo giả dương tính" hơn so với các bác sĩ."Bước tiếp theo là dùng AI trên bệnh nhân trong một thử nghiệm lâm sàng để xem tính chính xác trong việc chẩn đoán với một số lượng bệnh nhân rất lớn" - bác sĩ Mozziyar Etemadi của ĐH Northwestern nói với đài BBC.