既有的醫學影像診斷流程，大略可分拆解為四大步驟：一、至醫院看病檢查進行初步診斷，臨床醫師會根據出現的症狀，推斷可能患有的疾病；二、開單至放射科照X光、CT、MRI等影像檢查；三、放射科醫師會對影像進行分析診斷，最後拿著影像診斷報告去找臨床醫師；四、透過報告分析制定合理的治療方案，而其中最主要的醫療流程為攝取影像及醫師判讀兩個部分。

在AI診斷的部分發展相對較早，可以減少醫師判讀工作，降低誤診及漏診的風險，而AI診斷技術主要可分為三項：偵測（Detection）、分割（Segmentation）及分類（Classification）。現在既有的AI偵測技術，可從一張影像透過AI精準地偵測到單一病灶，例如腫瘤的位置，讓醫師能快速確認而不至於漏看造成嚴重後果。在AI分割部分，可藉由AI從單一影像中分割出構造的輪廓，例如骨骼形狀。最後AI分類部分，可進行良性及惡性腫瘤的判別，以及較為簡單的疾病嚴重程度分級，使醫療資源做有效的分配。

而隨著AI技術的進步，新的AI輔助診斷內容，在偵測的部分，由於一張影像中可能包含許多器官及不同種病灶，因此AI偵測技術進步至可從一張影像中，偵測到多重病灶位置以了解整體病因。在分割部分，由於許多時候會需要不同種類的影像同時進行診斷判讀，新的AI分割技術內容，演進至可同時進行不同種類影像的分割，提供更準確的影像比對，增加訊息量。最後是分類，最新的研究為使用AI，可判斷整體器官的健康狀況，以利後續作更精準的治療及預防。
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