人工智能在醫療保健領域的應用是非常廣泛的。醫療保健稱得上是人工智能在生活中的具體應用。
作者依據研究計算機在發展中國家和多個公共衛生領域的社會影響的經驗，堅信人工智能可以完善公共衛生系統，改變醫療物流。
人工智能可以改善世界各地的後勤系統以確保每個地方的保健中心都可以為兒童提供充足的疫苗。它還可以解決圍繞疫苗的許多其他問題。例如，如何在適當的溫度下將疫苗儲存在冰櫃中等等。人工智能還可以改善物流的各個方面（從運輸到倉儲）。然而，高效利用人工智能是離不開相關組織和當地政府的大力扶持的。
值得讚揚的是，作為人口大國的印度在這方面作出了巨大努力。印度積極收集並記錄關於疫苗和用於儲存疫苗的信息。在Bihar 、Uttar Pradesh等幾個州都安置了疫苗管理系統。該系統不僅可以實時收集疫苗的相關數據，還記錄了存儲疫苗的冰櫃狀況，比如說溫度記錄。值得注意的是，這些數據涵蓋了這些州最偏遠的地區。通過這些信息我們可以預測疫苗的庫存並優化供應鏈。利用人工智能算法，做出最快反應。
另一個可以從人工智能中獲益的保健領域是母乳庫。印度正在努力發展他們的母乳銀行系統。但是，與疫苗一樣，母乳的供應和質量方面也存在問題。這時候通過人工智能和數據分析可以幫助我們發現需要母乳的地區。此外，還可以保證母乳質量，提高配送效率。
在印度這樣的國家，人工智能面臨的最大挑戰可能是看它能否被成功地用於根除某些傳染病。一種疾病的根除分兩個階段進行。第一階段是控制疾病、減少病例數。第二階段是通過追蹤每一種感染的潛在來源來消除這種疾病，面對這種密集數據，正是人工智能"大顯身手"的地方。
治癒疾病最後需要追蹤受感染者的家庭。這需要大量的、有效的數據來進行預測分析，然後用來確定（或預測）發病地區，從而做到有針對性的控防。通過人工智能，許多地區的瘧疾都得到了很大程度的控制。人工智能分析也在控制和根除登革熱和奇孔古尼亞等寄生蟲疾病方面產生巨大影響。
以農業為例。印度許多地區使用的農業模式和技術早已過時，效率低下，而且高度依賴天氣條件。但是通過人工智能可以處理衛星照片、收集人口、天氣、作物和現有的耕作技術的數據。分析這些數據能做到因地制宜，即根據環境條件設計更好的耕作模式，使農民能夠最佳地利用其資源。與疾病不同的是，人工智能可能無法做到根除耕作中產生的問題，但它肯定能幫助我們減少一些不必要的麻煩。
由於數據是人工智能應用於社會福利的最基本要素，因此我們有必要收集處理這些問題的所有數據。有很多種方法可以做到這一點，當然還有更多的方法正在被發現。例如，觀察衛星數據可以準確地衡量經濟活動。許多公司正在開發低成本的傳感器，並把他們發給農民。這些傳感器可以在很長一段時間內收集降雨模式的數據。無人機攝像機和氦氣氣球可以捕捉農場的圖像，幫助農民評估農作物產量。
收集數據的創新方法，再加上人工智能應用範圍的擴大，我們可以預測到未來會更好。作者相信，在未來的幾年裡，觀察人工智能如何克服現實生活中的問題將非常有趣。
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