Lợi ích:

  + Mô phỏng suy luận chuyên gia, hỗ trợ bác sĩ trong các quyết định phức tạp

  + Truyền tải tri thức quý giá từ chuyên gia đến nhân viên y tế mới

  + Giúp chuẩn hóa quyết định, giảm sai lệch giữa các bác sĩ

  + Tăng tốc độ ra quyết định, đặc biệt trong tình huống khẩn cấp

  + Có thể học từ dữ liệu thực tế, phát hiện mối quan hệ tiềm ẩn giữa các biến số

  + Giảm chi phí, thời gian, và sai sót y khoa

• Thách thức:
•   + Khó khăn trong thu thập tri thức chuyên gia (knowledge acquisition)
•   + Mô hình hóa tri thức y học phức tạp, thiếu chuẩn hóa
•   + Đánh giá độ chính xác và độ tin cậy của hệ thống
•   + Trách nhiệm pháp lý khi hệ thống đưa ra khuyến nghị sai
•   + Hệ thống thường chỉ áp dụng cho một lĩnh vực hẹp, khó mở rộng
•   + Cần tích hợp với hệ thống hồ sơ bệnh án điện tử để tránh nhập liệu lặp
•   + Thiếu cơ chế kiểm tra độ chính xác đầu ra
•   + Khó khăn trong lựa chọn thuật toán, cấu trúc mạng phù hợp
• Các ví dụ ứng dụng:
•   + Chẩn đoán đau lưng, đau đầu, lao, viêm gan, ung thư vú, nhồi máu cơ tim
•   + Phân loại nhịp tim từ ECG, phát hiện bệnh võng mạc tiểu đường
•   + Hệ thống hỗ trợ châm cứu, hệ thống web-based chẩn đoán lác mắt
•   + Hệ thống kết hợp fuzzy logic và ANN để chẩn đoán bệnh van tim