通过分析大量数据，人工智能（AI）和机器学习正在帮助政府医疗保健机构加速关键研究，改进决策洞察力，并提升各种健康相关计划的效果。但在一项由FedScoop与领先政府和技术专家进行的新视频采访中，也明显可以看出，机构需要采取有目的的步骤，制定正确的策略、基础设施和培训，以实现这些收益。
卫生与公共服务部（Department of Health and Human Services, HHS）首席技术政策副助理部长Steven Posnack表示，HHS通过在其机构中建立AI实践社区并在HHS.gov/AI上分享使用案例，已经开始支持AI的进步。“我们还在开展额外的战略计划活动和内部政策，以帮助促进和鼓励创新和创业。我喜欢将其描述为具有冒险精神的AI。”他说，“HHS是一个庞大的部门……而在一个变化快速的AI领域，每个人都在努力跟上每个新模型发布的变化，以及如何将它们应用于我们的任务。”
另一个展示特别前景的AI应用案例是名为Trail GPT的项目，该项目由国立卫生研究院（National Institutes of Health, NIH）的研究人员开发，旨在加快潜在志愿者与相关临床试验的匹配。“在这种情况下，我们可以利用技术帮助匹配最适合临床试验的人，并向一线临床医生提供这些信息。”Posnack解释道。
尽管AI因其在加速研究和医学诊断方面的潜力而备受关注，但专家们看到了许多其他机会。“特别是将越来越先进的技术应用于欺诈检测，这是一个最大化政府节省成本的机会，同时也能控制受益人的医疗保健费用增长。”GDIT的流行病学家兼健康分析总监Colleen Kummet博士指出。
Kummet还强调了“人在回路”（human-in-the-loop）的重要性，描述了一种分层方法。“对于高风险的AI解决方案，我们可能会设计一个人类仍然完全参与的系统。在中等风险的情况下，我们可能会实施AI，其中人类会抽样或审计AI的性能，这可以作为AI系统的持续反馈。而在低风险的情况下，特别是在速度重要且风险较低的情况下，几乎完全自动化的做法加上定期的人类审查员审核，可能提供最大的投资回报。”她还描述了GDIT多年来一直在帮助机构、保险公司和其他健康合作伙伴分析和保护不同形式的患者数据的工作。“整个生态系统都必须极其安全，以保护患者。”
Google公共部门联邦健康研究执行负责人Matt Doxey补充说，AI使机构能够以前所未有的速度应对更大、更复杂的挑战。“如果有任何机构面临的挑战或解决方案，很可能我们可以通过利用AI或数据驱动的解决方案来帮助克服这个问题。”
Doxey提到，他们首先与机构讨论的是，在考虑进一步的问题之前，先确保基础工作到位。“我们现在看到的是一场社会技术革命。如果你没有治理政策、领导策略、正确的思维方式以及必要的数字现代化工具，就很难发挥AI的潜力。”
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