隨著醫藥衛生的發達，台灣人口的平均壽命不斷增加；台灣於1994年65歲以上人口已佔全人口7.23%，正式進入老化的國家。然而台灣的新生兒出生率逐年下降，預估到2050年，65歲以上人口佔35.5%而0-14歲佔8.9%。健康照護產業面臨的危機為健保資源使用者增加與醫療照護人力供給減少，人工智慧的發展將是解決的方法之一。以影像檢測為例，影像檢測是現代醫學診斷治療不可或缺的一環，據統計，醫療數據中有80%來自於醫學影像，70%的臨床診斷需藉助醫學影像，但是相對應與醫學影像的大幅度成長，影像科醫師增長速度卻不能滿足需求。以美國為例，醫療影像數據的年增長率為63%，而影像專科醫師年增長率僅為2%。近年來，隨著人工智慧越來越成熟，在所有領域當中，醫療影像是被公認最早開始現實應用的領域之一。一位專科醫生精力有限，在高強度的工作環境下，容易受到疲倦甚至情緒的影響。人工智慧在醫學影像中的應用主要就是輔助醫生診斷，把醫生從繁瑣的工作中解脫出來，從而減少誤診、漏診。通過將人工智慧應用於醫學影像，能夠提供客觀、定量化的結果，有效提高診查準確性，減輕醫生壓力。
　　人工智慧在心臟醫學的應用除了協助診斷外，在疾病的預測與預防性干預，甚至在精準醫療上也將扮演重要的角色。例如許多慢性心臟病如高血壓，冠心病等，其進展相對較慢卻無明顯臨床症狀，如能藉由預測模式能估計未來發病風險，將有助於避免併發症之發生。又如因急性心臟衰竭入院的病人，其非預期性再入院也一直是臨床上令人頭痛的問題，如能準確預測高危險的病人，給予適當的介入，將能有效的減少醫療成本也及醫療糾紛發生的風險。另在心臟疾病的治療上，過去往往以大規模的臨床試驗當作治療的依據，然而總有一部份的病人對特定的治療方法無效甚至產生副作用，如果能量身打造最適合個人的治療方法，則能將治療的效果最大化。以上這些關於疾病的風險，預測及治療都需要大數據的收集與分析，而人工智慧的演算正式處理這些錯綜複雜的因果關係最好的方法。