A mesterséges intelligencia egy dinamikusan fejlődő módszertan, és mivel eszköztára rendkívül gazdag, megjelenése nemcsak az iparban, hanem minden tudományterületen érezhető. A diagnosztikai műszergyártók viszonylag hamar felismerték, hogy az ilyen típusú algoritmusokkal minőségi javulást és a mérési vagy vizsgálati idő csökkentését lehet elérni, ami számukra piaci előnyt, a felhasználók számára pedig hatékonyabb betegellátást jelenthet. Ebben az összefoglalóban a módszertani áttekintés után a képalkotás és a képfeldolgozás területén megismert újabb alkalmazásokra mutatunk példákat. A közlemények elemzése is alátámasztotta a szakértők által gyakran hangoztatott feltételt, miszerint a gépi tanulás alkalmazása és fejlesztése csak megfelelő mennyiségű és minőségű adatokkal lehetséges. Ilyen adatokat csak olyan projektekkel lehet összerendezni, amelyek a XXI. századi technológiai igényeknek megfelelő adattárházak kialakítását biztosítják. A Big Data módszertanának a mesterséges intelligencia ilyen típusú integrálásával a sokszor még rejtett klinikai adatvagyon válhat elérhetővé a korszerű adattudományi eszközök számára. Ez a lehetőség megfelelő klinikai kérdésekkel együtt új K+F+I projektek bázisát jelentheti majd. Kulcsszavak: mesterséges intelligencia, Big Data technológia, onkológia, nukleáris medicina, radiológia