Les outils intelligents peuvent fournir à l'industrie la capacité de limiter le risque et les coûts. On peut le voir clairement en examinant le rôle de ces outils dans un secteur comme la Santé. Dans le système de la santé, des montants énormes de données n'ont pas été intégrés au système, des individus présentant des besoins et situations très divers sont souvent mal catégorisés, ce qui génère, avec d'autres problèmes, d'énormes pertes. Une « intelligence de la santé » basée sur les données représente l'espoir de l'industrie d'améliorer « l'efficacité, la qualité et la sécurité des soins prodigués. » Des outils adaptés permettraient d'économiser des millions de dollars, d'éviter aux patients des soins injustifiés et de rationaliser davantage les ressources.
Des outils de modélisation prédictive analysent les données pharmaceutiques et des plaintes médicales pour créer un score de risque fiable à 20-30 % près, limite due au fait que certaines données datent de plus de 30 jours. Les nouveaux systèmes seront capables de traiter, de fournir et d'analyser sur-le-champ des données médicales électroniques (Electronic Medical Records (EMR)), des systèmes d'information hospitalière (Hospital Information Systems (HIS)) et des échanges d'informations médicales (Health Information Exchanges (HIE)), améliorant de façon drastique l'analyse du risque, et limitant ainsi les coûts. Le système actuel ne peut prévoir le coût ou le risque avec suffisamment de précision pour identifier les patients à risque ou appliquer les médicaments et thérapies les plus efficacies, mais on y arrive peu à peu, notamment en créant des outils capables de traiter des volumes de données colossaux.
A l’image des secteurs de la Finance et de la Défense, les données complexes de l’industrie de la santé peuvent être analysées grâce à une intelligence artificielle plus sophistiquée. La technologie de l'Intelligence Artificielle d'entreprises comme UHealthSolutions recourt à une approche impliquant différentes techniques inspires de modèles biologiques. Les réseaux neuronaux sont des logiciels entraînables qui peuvent reconnaître des schémas ou des groupes comme les patients à risque.
Des algorithmes génétiques reproduisent les comportements de colonies bactériennes qui évoluent et se développent pour identifier les facteurs clés comme les éléments de risque pour la santé. Il est également possible d’analyser la flexibilité de données complexes pour des statistiques plus précises. Le traitement efficace des données et l'intégration de l'intelligence artificielle seront, à l’instar de l’industrie de la santé, bénéfiques aux entreprises pour prévoir le risque et y répondre, et pour réaliser des économies.
