Hii ni awamu ya tatu katika mfululizo wa sehemu sita inayoangazia athari za AI kwenye utafiti na matibabu ya matibabu. Audra Moran, mkuu wa Muungano wa Utafiti wa Saratani ya Ovari, anaeleza kuwa saratani ya ovari ni "nadra, haijafadhiliwa vya kutosha, na inaua. " Utambuzi wa mapema ni muhimu, lakini saratani ya ovari kawaida huanza kwenye mirija ya uzazi, mara nyingi ikisambaa kabla ya dalili kuonekana. Vipimo vya damu vinavyoendeshwa na AI vinaibuka kugundua saratani hizi katika hatua zake za mapema, na hivyo kuokoa maisha. Dk. Daniel Heller kutoka Kituo cha Saratani cha Memorial Sloan Kettering anabuni teknolojia inayotumia nanotubu za kaboni kutambua mifumo maalum ya saratani kwenye sampuli za damu. Ingawa mifumo hii ni laini sana kwa binadamu kubaini, algorithms za AI zinaweza kuitafsiri kwa kujifunza kutoka kwa data. Changamoto ni nadra ya saratani ya ovari, ikisababisha data ndogo kwa mafunzo ya AI. Licha ya hili, juhudi za awali za AI zimepita alama za viashiria vya saratani vilivyopo kwa usahihi. Heller analenga kuunda chombo cha kutambua magonjwa ya wanawake kwa haraka zaidi, jambo ambalo linaweza kutekelezeka katika miaka mitatu hadi mitano. AI pia inarahisisha vipimo vingine vya damu.

Kwa mfano, Karius huko California anatumia AI kutambua vimelea vya pneumonia haraka, na hivyo kupunguza kwa kiasi kikubwa gharama na muda wa kupima. Mbinu yao, ambayo inalinganisha sampuli za mgonjwa na hifadhidata kubwa ya DNA ya vijidudu, inawezekana tu kutokana na AI. Hata hivyo, kuelewa uhusiano wa AI kati ya viashiria vya kibayolojia na magonjwa bado ni siri. Jukwaa la AI la Dk. Slavé Petrovski, Milton, linatambua magonjwa kwa kutumia viashiria vya kibayolojia kwa mafanikio makubwa, likionyesha uwezo wa AI kutambua mifumo changamani. Kushiriki na kupata data bado ni changamoto, lakini mashirika kama Ocra yanajitahidi kuunda rejista za wagonjwa ili kuboresha mafunzo ya AI. Kama anavyosema Moran, AI katika utafiti wa matibabu ipo katika hatua zake za awali zenye mabadiliko.