Moderní diagnostické přístroje a výpočetní technika umožňují shromažďovat velká množství klinických dat zejména v oblasti zobrazovacích metod, laboratorních výsledků a diagnostických postupů. Všechna tato data bývají často využívána pouze zčásti, právě z důvodů velkých objemů těchto údajů. Rovněž je stále složitější nalézt v takovém množství informací kauzální vztahy, vzorce chování a případné anomálie. Je proto výhodné využít možností, které skýtají metody umělé inteligence pro jejich schopnost nalézt skryté vztahy a poskytnout podporu při rozhodování. Dosavadní poznatky ukazují, že metody umělé inteligence budou prostředky spolupráce mezi lékařem a získanými daty, zkvalitňující jak diagnostiku, tak následný léčebný postup. Spolupráce tohoto typu umožní rozvoj nových směrů v klinické péči odpovídající zásadám 4P - Personalized, Predictive, Preventive, Participatory a zároveň uvede „intelligence based medicine“ jako důležitý doplněk „evidence a experience based medicine“.