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某些癌症100%攻下已仍然是遥不可及的梦想，人工智能将革新医药产业运作方式。 假设你页面确认，系统在5次中只有1次确实确认，只剩4次都插入窗口请求再试一次，你不会是什么感觉？ 但就像你无法在路边拦阻一个人竟然他百米跑进7秒，医生要跟上如今医学发展的速度，每周最少要花上160小时读者新的公开发表的文献，而一周总共只有168小时。
有些事，只靠人力就是不了做。 由此，MSKCC（凯特琳癌症中心）跟IBM合作，利用超级计算机IBMWatson吸取科学知识的能力，拓展人类的无限大：IBMWatson每秒需要扫瞄上万亿字节的医疗数据，而且过目不忘，再行融合强劲的机器学习算法，从大量结构化和非结构化数据中得出结论洞察，进而助力医生作出更为个性化的的化疗方案。 在福布斯的报导中，与IBMWatson合作的医疗机构Wellpoint的医生回应，试验中IBMWatson对肺癌临床准确的几率为90%，而人类医生只有50%。
用于IBMWatson参予临床教学的医院ClevelandClinic的医生都常常为IBMWatson得出的建议化疗方案深感赞叹：为什么我（们）当初就没想起那一点？！ 让机器从数据中去找规律 虽然科学和技术飞速发展已是了老生常谈，而癌症医疗还是一个充满著根源的领域。目前，人们常常提到并感到恐惧的癌症包括：肺癌乳腺癌等。
利用基因检测等生物信息技术，我们告诉，所谓的肺癌肾癌乳腺癌，实质上是对成千上万种有所不同的细胞变异模式或错误排序的总称。根据2015年一篇研究肾癌的论文，正如世界上没两片一模一样的树叶，地球上也没两个一模一样的肿瘤；还有研究找到，就连同一个人的同一个肿瘤里面，也没两个细胞在遗传基因上是一样的。 理解这一点，对癌症医疗十分关键。
目前，癌症临床完全全都是靠看：人类医生在显微镜下观赏细胞或的组织样本，有时候对细胞DNA、RNA或者蛋白质的一些测试结果可以协助医生作出辨别但归根结底，还是靠看。据媒体报道，2014年，美国肺癌、乳腺癌和皮肤癌的死亡率将近40%，所以对于癌症而言，早于找到早于化疗十分关键。 靶向药物及疗法的经常出现，使癌症医疗情形大为改观。
所谓靶向化疗，就是针对所含某种癌症有关的基因突变的细胞，研发靶向药物，要么杀掉这些细胞，要么使其无法拷贝。然而，多达，目前癌症药物化疗有效地即肿瘤体积明显增大比例只有22%。也就是说，再行怎么靶向，当靶子的数量过于多时，化疗也鞭长莫及。
如何从大量杂乱无章的信息中找到模式并找到规律？ 很更容易想起的方法是，利用机器的计算力分析并预测医疗数据。1991年，用作医学临床的非常简单贝叶斯方法QMR模型被明确提出。1994年，《美国医学信息学会》（JAMIA）公开发表了为题《医疗临床决策支持系统：过去、现在和未来》的调查文章。
2005年，《英国医学杂志》（BMJ）公开发表了为题《用临床决策支持系统提升临床实践》的论文。 近年来，随着计算能力的提高和涉及医疗大数据的发展，更加多的医生开始用于机器学习协助癌症临床。
机器学习算法用于各种统计资料、概率和优化方法让计算机从输出中自学，从海量非结构化的数据中辨识出有人类无法辨识的模式。除了癌症临床，机器学习也可以用作癌症肾功能及发作的辨别。 在癌症临床中用于的机器学习算法主要有三种：监督自学、无监督自学和增强自学。在监督自学的情况下，癌症临床可以修改为分类：模型根据训练结果，将输出的数据分成几类。
假设收集了与乳腺癌有关的数据，根据肿瘤的大小辨别该肿瘤是良性还是恶性，那么机器学习模型要解说的问题，就出了估算这个肿瘤是良性（或恶性）的概率，如下图。
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