Teknologi kecerdasan buatan yang lebih maju sedang diperkenalkan ke dalam domain penelitian, seperti AI kuantum (Quantum AI), untuk mempercepat proses pelatihan konvensional dan menyediakan model diagnostik yang lebih cepat.

Komputer kuantum memiliki daya pemrosesan yang jauh lebih besar daripada komputer klasik, dan ini dapat memungkinkan algoritme kecerdasan buatan kuantum untuk menganalisis sejumlah besar data medis secara real-time, yang mengarah pada diagnosis yang lebih akurat dan efisien. Algoritme pengoptimalan kuantum dapat mengoptimalkan proses pengambilan keputusan dalam diagnostik medis, seperti memilih pengobatan terbaik untuk pasien berdasarkan riwayat medis mereka dan faktor-faktor lainnya.

Konsep lain adalah General AI atau AI umum, yang digunakan oleh berbagai proyek dan perusahaan, seperti DeepQA milik OpenAI, Watson milik IBM, dan DeepMind milik Google. Tujuan General Artificial Intelegence diagnostik medis adalah untuk meningkatkan akurasi, kecepatan, dan efisiensi diagnosis medis, serta memberikan wawasan dan dukungan yang berharga kepada penyedia layanan kesehatan dalam diagnosis dan perawatan pasien.

Dengan menggunakan algoritme kecerdasan buatan untuk menganalisis sejumlah besar data medis dan mengidentifikasi pola dan hubungan, kecerdasan buatan umum untuk diagnostik medis dapat mengubah bidang kedokteran, yang mengarah pada hasil pasien yang lebih baik dan sistem perawatan kesehatan yang lebih efisien dan efektif.

Namun, pengembangan dan penerapan kecerdasan buatan dalam diagnostik medis masih dalam tahap awal, dan ada beberapa tantangan teknis, regulasi, dan etika yang harus diatasi agar teknologi tersebut dapat mencapai potensi penuhnya.

Tantangan pertama adalah karena kualitas dan ketersediaan data medis, di mana algoritme kecerdasan buatan memerlukan sejumlah besar data berlabel berkualitas tinggi agar efektif, dan ini dapat menjadi tantangan di bidang medis, di mana data sering kali terfragmentasi, tidak lengkap, tidak berlabel, atau tidak tersedia.