在医疗健康大数据越来越多样化的背景下， 大数据人工智能也逐步从前沿技术转变为现实应用。无论是生产生活还是医疗医疗健康行业，人工智能的应用场景也越来越丰富。
一、慢病管理
慢病管理是指对慢性非传染性疾病及其风险因素进行定期检测，连续监测，评估与综合干预管理的医学行为及过程，且通常在院外发生。用于慢病管理的大数据可以通过智能终端、数据管理系统、移动医疗设备和医疗健康应用软件，实现多项检测数据的网络接入，同时对患者的行为习惯、用药记录进行智能的监护和跟踪。
二、医药研发
通过医疗、医药大数据，维护人民身体健康，提高人民生活质量的重要保证,利用人工智能深度学习能力的算法系统，对研发药物中各种不同的化合物以及化学物质进行分析可以有效的降低药品研发成本，缩短研发周期，降低药品价格。
三、医院管理决策辅助
“医院管理”顾名思义，是一门容医学、信息、管理、计算机等多种学科为一体的边缘科学，是现代化医院运营的必要技术支撑和基础设施，实现医院管理系统的目的就是为了以更现代化、科学化、规范化的手段来加强医院的管理，提高医院的工作效率，改进医疗质量，从而树立现代医院的新形象，它根据医院工作的客观规律，运用现代的管理理论和方法，对人、财、物、信息、时间等资源，进行计划、组织、协调、控制，充分利用医院的现有资源，实现医疗效用的最大化。医疗大数据在医院管理应用上主要有两个方向，分别是优化医疗资源配置和弥补医院管理漏洞。第一种是优化医疗资源配置：人工智能根据医院的情况，制定实时的工作安排，其目的在于优化医院的服务流程，最大限度利用好现有的医疗资源。第二种是弥补医院管理漏洞。通过大数据分析总结医院存在的问题，并给出解决方案，降低医院成本，提高医院的营收。
四、智慧养老
利用物联网技术，通过各类传感器告知家人，使老人的日常生活处于远程监控状态。如老人在家中摔倒，地面的安全传感器就会立即通知此前协议约定的医护人员和老人亲属。智慧养老是面向居家老人、社区及养老机构的传感网系统与信息平台，并在此基础上提供实时、快捷、高效、低成本的，物联化、互联化、智能化的养老服务。
