目前，醫療系統也同樣在很多方面擁抱人工智能的好處。

人工智能（AI）已經進入生活的各個領域。由于移動應用和物聯網設備的出現，人工智能以前所未有的方式幫助打破了數據鴻溝。目前，醫療系統也同樣在很多方面擁抱人工智能的好處。

F&S專家指出，患者監測已從即興監測發展到對不同參數的連續監測，導致臨床醫生可用于決策的未處理和無組織信息量激增。“為了利用這些數據中值得注意的信息，醫療保健提供商將采用大數據分析和其他分析解決方案。

當大流行來襲時，醫療機構立即將COVID-19的更新整合到他們的臨床監測活動中。

通過對COVID-19病例的集中、全球視角，結合實時警報，醫療診所和醫療保健系統可以選擇主動監控患者狀態，以便事先進行調解，并以有價值的方式擴展數據流。

舉例來說，跟蹤的關鍵患者維度包括年齡、感染可能發生的地方(無論病人是否進行了檢測)、以及病人在ICU待了多長時間。

作為先進的臨床監測和合規性分析系統，醫院應具備先進的監測和合規性分析系統。例如，在住院病人中，監測在檢查和監督敗血癥和其他醫療相關感染（HAI）方面起著重要作用。

通過為監控系統注入人工智能，衛生系統可以更精確和方便地主動識別范圍更廣的嚴重和慢性疾病。這將使醫院和社區能夠在群體、疫情或嚴重醫療緊急情況加劇之前采取行動。主要關注的是：人工智能控制的臨床監測可以節省生命和金錢用于那些已經證明無法預防的疾病，并且可以識別出可能在以后導致瘟疫或大流行的預防感染。

例如，監測可以考慮到患者之前是否有過凝血的情況和問題。這個信息追蹤幫助提供者建立一個持續發展的Covid檔案，并為他們提供答復州或地方政府和公共衛生機構的關鍵信息點。

由于沒有其他方法將明顯分離的數據拼湊在一起，臨床監測目前將來自醫療診所和醫院的不同部分的數據整合到一個關于COVID治療的綜合視角中，例如，患者數據、共病、死亡率和藥物治療。

雖然經常推遲接受創新，但許多衛生系統已經改變，以整理COVID-19中的例子，更好地預見與感染有關的呼吸和器官衰竭。更重要的是，由于COVID-19使個體處于產生敗血癥的危險之中，他們同樣期望能向那些最危險的人發出信號。它是通過人工智能(AI)驅動的一些優化工具進行試運行的。這場健康危機給人一種可以預見和預防一系列慢性健康問題的感覺。

實現這些節省有賴于：1）改進人工智能在臨床監測中的應用；2）增加對所有信息的訪問，從電子健康記錄（EHR）到直接臨床環境之外的信息，從經濟學到社會福利決定因素；以及3）從解決方案中認識到人工智能的宣傳，這些解決方案為具體的臨床問題提供了經證實的、可操作的見解。

盡管它具有巨大的價值，但人工智能授權的臨床支持工具的不可避免和可行的采用仍然存在障礙。許多臨床醫生對人工智能在患者環境中的充分性持謹慎態度，他們提到對數據的不信任和對工作過程可能產生的影響的擔憂。患者也不信任人工智能的使用，擔心使用人工智能工具診斷和治療他們的病情可能會出現安全問題。急診診所和衛生系統必須與臨床醫生和患者圍繞人工智能的使用建立信任，展示其實現效率、改善結果和患者體驗的能力。