AI已不是新名詞，目前也已運用在許多領域且日趨成熟，像是各類應用型APP能解讀使用者輸入的訊息、並依照內建或是過去的資料庫提供適當的回覆，或是像應用於大數據分析的AI也在5G時代有著不可或缺的地位；而在醫療領域，AI又可以為我們帶來甚麼樣的改變或創新呢？本書結合作者過去求學、臨床實務應用、以及產學合作的經驗，無論你是否是醫療從業人員，本書的經驗及介紹都對擁有健保資料庫及即將邁入超高齡社會的台灣有著不可或缺的地位，或著是說，這些應用早就要活用於現實中。
醫療AI的應用，從預防（prevention）、早期發現（early detection）、到診斷後的治療（treatment）都有其舉足輕重的地位，目前台灣發展較成熟的階段著重於治療階段，從醫師診斷後治療選擇、疾病進展時的決策，到醫師開藥、藥師調劑、護理師給藥，各大醫學中心、區域醫院都幾乎有各自的院內決策輔助系統（clinical decision support system, CDSS）及相關軟硬體設備能避免醫療疏失（medication error）發生（2016年醫療疏失是美國第三大死因），讓「醫院內」的醫療行為能順利進行，但目前台灣尚需努力的，在於預防和早期發現階段，以及預後的追蹤及復健（包含身心靈），這些領域對於擁有超過25年健保資料數據的台灣，不啻為一大優勢，許多研究及產官學合作也都在如火如荼進行中，期望在未來的5年內，預防及早期診斷的概念能夠因AI的運用日常生活中，降低後續確診後的醫療支出及社會成本。
然而，新的科技應用出現也會衍伸許多問題，像是大數據資料應用、AI輔助決策的責任歸屬、AI自行學習後的智財權等，現階段應已在其他較成熟的領域有更進一步的討論；另外還有AI會不會取代醫師的地位等，但如同作者所說，「科技本身是中立的，端看人類如何依照需求，善用適合的科技來創造價值…這些影響同時有正面也有負面，我們該善用科技帶來的正面幫助，並提升『人類智慧』降低帶來的負面衝擊」，期待AI在醫療領域的正面發展能夠不只讓圈內人有感，也能帶給大眾更友善、更符合效益的醫療環境。
