Хиймэл оюун ухаан (ХО) ядуу боловсрол, ялангуяа эмийн судалгаа шинжилгээнд гүн гүнзгий өөрчлөлт авч ирж байна. Одоогоор шинэ эм хайх процесс улам урт хугацаатай, үнэтэй байсан бөгөөд олон жилийн судалгаа, туршилт шаарддаг байв. Гэсэн хэдий ч, ХО технологи нь энэ үзэгдлийг эрс өөрчлөн шинэчилж байна. ХО алгоритмууд ерөнхийдөө асар их өгөгдлийг боловсруулж чадна—биологийн мэдээллүүд, химийн бүтэц, эмнэлгийн өгөгдөл хүртэл—ялангуяа ямар нэгэн бодис ямар биологийн зорилтотод хэрхэн нөлөөлж болохыг урьдчилан таамаглах боломжийг олгож байна. Энэ чадвар нь судлаачдад олон тооны боломжуудаас хамгийн тохиромжтой, ирээдүйтэй эмийн нэрийг хурдан шалгаруулахад тусалдаг. Эмийн судалгаа шинжилгээнд ХО-ыг ашиглах нь эхний шатанд хурд нэмэгдүүлж, ажлыг илүү үр ашигтай болгодог. Химийн бодисын харилцан үйлчилгээг төсөөлөх, биологийн нөлөөг урьдчилан таамаглах замаар, ХО урьдчилан туршилт хийж, удаан хугацааны лабораторийн туршилтын хэмнэлттэй болгодог. Энэ нь хөгжүүлэлтийн хугацааг богиносгоод зогсохгүй, судалгаа, боловсруулалтын зардлыг бууруулж байна. Үр дүнд нь эмийн үйлдвэрүүд нөөцөө оновчтой хуваарилан, амжилт орох магадлалтай бодисуудад илүү их анхаарлаа төвлөрүүлж чадна. Мөн шинэ нээлтийг түргэтгэхийн зэрэгцээ, ХО нь судлаачдын хийх боломжийг өргөтгөж байна. Хүнд хэцүү биеийн үйл ажиллагаа эсвэл хязгаарлагдмал эмийн зорилтотуудаас шалтгаалсан өвчинүүдийг эмчлэхэд амаргүй байсан ч, одоо энэ нь илүү хялбар болж байна. ХО-ийн мэдээллийг нэгтгэх, шинжлэх гэсэн чадвар нь шинэ төрлийн эмчилгээний боломжуудыг илрүүлэх, уламжлалт аргуудыг давсан ололтуудыг бий болгох боломжийг нээж өгч байна. Эм, биотехнологийн мэргэжилтнүүд хэлж буйгаар, ХО-оор удирдуулсан эмийн судалгаа эртхэн стандарт болох магадлалтай.

Технологи цаашид хөгжиж, тооцооллын загварууд илүү нарийвчилсан болох тусам, эмчилгээний оновчтой байдал, хувь хүний онцлогуудыг харгалзан үзэх боломж нэмэгдэнэ. ХО нь өвчтөн бүрийн генетик болон эрүүл мэндийн онцлогт нийцсэн, хувь хүнээс хамаарсан оновчтой эмчилгээ бүтээхэд дэмжлэг болох боломжтой. Энэ нь хувь хүний өвчинд чиглэсэн оношилгоо, эмчилгээний шинэ ээлжийн эхлэл болно. Мөн ХО мэргэжилтнүүд, биологчид, химичид, клиницистүүдийн хамтын ажиллагаа нь шинэ арга замыг нээж, илүү олон ололтуудыг гаргах боломжийг олгож байна. Тухайн салбарын мэргэшил, орчин үеийн тооцооллын арга техникийг хослуулснаар илүү баталгаатай загварууд, хэрэгжих боломжтой санаанууд гарч ирдэг. Хүний мэдлэг, машин сургалтаас бүрдсэн уялдаа холбоо нь хүн бидний биеийн үйл ажиллагаа, өвчин зовнилд илүү нарийвчилсан хариулт олоход зайлшгүй шаардлагатай. Мэдээллийн чанар, алгоритмын ил тод байдал, зохицуулах байгууллагын хүнд суртал зэрэг зарим бэрхшээл үлдсэн хэдий ч, ХО-ыг нэвтрүүлэх хөдөлгөөний эрч ядраагүй байна. Машин сурах, байгалийн хэл яриаг боловсруулах, өгөгдлийн анализ зэрэг чиглэлүүдийн ахиц бүр илүү боловсронгуй бөгөөд эмийн судалгаа гүнзгийрч байна. Эмнэлгийн салбарт хөрөнгө оруулж, хүний чадвар, шинэ технологийг ашиглагч компаниуд ирээдүйн эринд тэргүүлнэ. Дүгнэж хэлэхэд, хиймэл оюун ухаан эмийн судалгааг өөрчилж, илүү хурдан, илүү өртөг бага, илүү ухаалаг болгох чадвартай. Энэ технологи нь шинэ эмчилгээ нээж, хувь хүн тусгайлан тохирсон анагаах ухааныг хөгжүүлэхэд ихээхэн ач холбогдолтой. Цаашдын хөгжлөөр, ХО-ийн эмийн салбарт гүйцэтгэх үүрэг улам нэмэгдэх бөгөөд, эрүүл мэндийн шинэ сүнс, шинэ бодлогын шинэ үе эхлэх болно.