Yapay zeka araçlarının benimsenmesi arttıkça, sağlık hizmetlerinde büyük gelişmelerin olasılığı da artıyor. Yapay zeka, özellikle kanser teşhisinde önemli klinik etkilere sahip olmaya başladı ve dönüştürücü potansiyelini henüz keşfetmeye başladık. Mevcut durum, iç içe geçmiş yapay zeka destekli farklı çözümlerle dolu bir manzara ile işaretlenmiştir. Radyolojide örneğin, görüntüleme sistemleri radyolog bilişim katmanından ayrılmış durumda ve her biri kendi ayrı iş akışlarına sahip. Entegrasyon eksikliği, veri kullanımı potansiyelini sınırlar ve uyumluluk sorunları yaratır, bu da operasyonel verimsizliklere ve bakım ekiplerine ek baskıya neden olur.İşte yapılması gereken daha iyi entegrasyon, sadece iş akışı ve veri sorunlarını ele almamakla kalmaz, aynı zamanda benimsemeyi teşvik etmek ve yeni bakım sağlama fırsatlarını kullanmak için gereklidir. Bu vizyonun gerçekleşmesi, yapay zekayı bütün bakım yolculuğu boyunca gömmüş bir baştan sona yaklaşımı ve yapay zekayı modaliteyle derinlemesine entegre eden bulut tabanlı çözümleri gerektirir. Bu yapılabilir yol, bağlantılı yapay zeka destekli bilişim ve akıllı teknolojiler aracılığıyla gerçekleştirilir. Bu teknolojiler, hem klinik hem de operasyonel verimlilik alanında iyileştirmeler yaparak hem hastalar hem de bakım ekipleri için daha iyi deneyimler sunarlar. Bu sayede, tedavi verenler için ek tıklamalar veya ek karmaşıklık olmadan daha akıcı bir klinik ve operasyonel ortam yaratılabilir. Yapay zeka güçlü bilgi teknolojileri, hızlı ve doğru tanıya ulaşımı hedeflerken, tüm paydaşların deneyimini artırmak ve sağlık hizmeti sunmak amacıyla yola çıkmıştır.