根據2018年6月ABI Research的報告，到2021年使用數據訓練人工智能模型進行預測分析的患者監護設備數量（包括用于家庭預防性醫療保健的人工智能）將從2017年的5．3萬臺增加至201萬。預計到2021年，這種連接將為醫院節省約520億美元。

Venable LLP醫療合伙人兼聯合主席Drew Gantt表示：“由于互聯網、電子健康記錄、個人健康記錄、手機、可穿戴設備、數字醫療設備、傳感器等許多其他因素，我們現在的數字醫療數據正在呈指數級的增長。這些數據將在短期內推動算法解決方案、臨床決策支持工具和可視化工具。”

Gantt說，醫療企業應該專注于使用人工智能技術來解決問題、發現價值、促進使命、創造競爭優勢，而不是僅僅為了技術或為了擁有最新的東西而使用它。

2018年6月1日，紐約西奈山醫院（Mount Sinai Hospital）宣布與AI醫療初創公司RenalytixAI建立合作關系，打造一款AI工具來發現患有晚期腎病風險的患者。

根據Global Kidney Health Atlas報告顯示，2017年全世界10人中就有1人患有慢性腎臟疾病。而且，傳統上腎病患者在需要透析前不會開始治療。

西奈山醫院和RenalytixAI將把超過300萬份患者健康記錄放入人這個工智能工具中，以識別處于危險中的患者。通過分析大量數據的過程實現自動化，團隊希望借此減少診斷錯誤，加快檢測，讓醫院工作人員更專注于護理工作中。雙方表示，他們預計這款AI新產品將在2019年第二季度實現商業化。

RenalytixAI創始人兼首席執行官James McCullough表示：“通過與西奈山醫院等主要醫療機構合作，我們可以真正定義AI驅動型產品在腎臟疾病中的臨床影響。我們還將專注于開發對于具有高風險糖尿病和少數人群的健康網絡采用至關重要的報銷和監管途徑。”

RenalytixAI是EKF Diagnostics剝離出來的一個子公司，EKF Diagnostics是位于加迪夫的臨床診斷公司，擁有一個生物指標組合，將其sTNFR生物指標轉移給該公司。

McCullough說，讓RenalytixAI引人注目的，是它專注于診斷與人工智能的結合。

“西奈山醫院擁有來自大量高危人群的深層數據，如2型糖尿病患者和非洲血統人群，這兩類人群是腎臟疾病的主要高危人群，臨床知識與豐富數據集的結合，讓我們能夠創建一個風險評分系統，從這些高危人群的生物指標中抽取數據。這么做讓這些數據具有很高的質量。”

“這個項目讓個性化醫療和人口健康的結合取得了成果，” RenalytixAI Scientific Advisory委員會主席、西奈山伊坎醫學院醫學系主任、臨床整合與人口健康Barbara Murphy博士這樣說。

“通過及早發現危險人群，我們將有可能通過主動監測和管理來預防或減緩腎臟疾病的進程，這將對患者的生活產生持久而顯著的影響，”Murphy補充說。

Gantt說，醫院所擁有的數據仍然存在巨大挖掘潛力，有助于實現醫院的使命。

“擁有大量數據的醫院和其他企業應該制定一套數據業務計劃——即使是僅用于內部非商業目的。人工智能可以增強對這些數據的分析。醫療行業應該專注于使用人工智能技術來解決問題、發現價值、推進自己的使命并創造競爭優勢，而不是僅僅為了技術或者為了擁有最新的東西而使用它。”