يذهب أحدهم إلى المستشفى للعلاج، وقد يتطلب تشخيصه إجراء فحوصات إضافية، كعمل أشعة x-ray مثلاً. ما يحدث بعد عمل الأشعة هو أن ينتظر المريض استخراج صورة الأشعة، ليطلع الطبيب عليها وليتسنى له إكمال تشخيص المريض. ولكن ماذا يحدث لو وصلت صورة الأشعة إلى الطبيب قبل وصول كامل سجل المريض؟ في كثير من الأحيان فإن الطبيب سيطلب من المريض الانتظار لحين وصول ملفه، معللاً ذلك بالحاجة إلى الاطلاع على تاريخ المريض الطبي. دخلت التقنية إلى المجال الطبي وأصبح طلب إجراء التحاليل الإضافية أو عمل الأشعة، يتم بشكل إلكتروني وتدخل نتائجه بشكل آلي إلى ملف المريض. ممكنة الطبيب من استعراض كامل بيانات المريض حين الاطلاع على صور أشعته أو نتائج تحاليله. بل إن التقنيات التي دخلت المجال الطبي تطورت، إلى درجة تمكنها من تحليل صور الأشعة بشكل آلي وذلك باستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي. هناك عدد من أبحاث الذكاء الاصطناعي التي أنتجت أنظمة، يمكنها الاطلاع على صور الأشعة وكتابة تقارير - ولو على الأقل مبدئية - والتي يمكنها أن تقلل من الوقت اللازم للتشخيص. قد تتنوع هذه الأنظمة في أسلوب عملها، بل وفي دقة تحليلها. لكن من الأبحاث المثيرة للاهتمام في هذا المجال ما قام به فريق بحثي كبير مشترك بين جامعة ماساتشوستس «University of Massachussets» والشركتين العملاقتين Amazon وIBM. قام الفريق البحثي بعمل خوارزمية، يمكنها الاطلاع على صور الأشعة وكتابة تقارير مبدئية عن حالة المريض. ليس ذلك المثير للاهتمام. ولكن المثير للاهتمام أن ذات الخوارزمية، يمكن زيادة كفاءتها إذا أعطيت نبذة عن التاريخ الصحي للمريض. بمعنى أن الخوارزمية تزداد دقة تحليلها بمعرفة التاريخ المرضي للحالة، التي تقوم بتفحص صورة الأشعة لها. كان يعتقد البعض حين تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تقوم بتفحص صور الأشعة وتحليلها، أن هذه العملية لا تحتاج إلى معلومات حيوية، أي أن هناك عددا من الأنظمة التي تنظر إلى صور الأشعة وكأنها صورة لأي شيء من حولنا، تماما كما تعمل أنظمة التعرف على الوجه أو حتى تطبيقات التعرف على أنواع الفاكهة. ولكن الفريق البحثي السابق الذكر نجح في تغيير هذه الفكرة. وفي المرة القادمة التي يطلب فيها الطبيب الانتظار قبل الاطلاع على صورة الأشعة لحين وصول ملف المراجع، يجب عدم التذمر، وتذكر أن معرفة التاريخ المرضي سيزيد من دقة تشخيص الحالة، تماماً، كما أثبت ذلك الذكاء الاصطناعي.
