最后，我们需要预知患者将寻求探索与替代方案相关的程序，基于患者的健康状况了解此类程序将如何有效用，以及了解供应方有效合同的定价基准。在数百万条关于此类程序的索赔数据（历史数据），其中一些包括可穿戴设备（计步器，健身追踪器数据）的数据，结合实时电子裁决（实时支付）和供应商办公室访问观察，我们能开始将替代减肥手术的推荐程序自动化。
AI中许多的进步来自人工神经网络（或ANN）。灵感来自人类的大脑，它松散地构建生物大脑解决问题的方式、自我学习和训练自己的系统，而不是回应编程。 通过神经网络，演算法原先由人类训练。历经一段时间后，演算法开始做出自己的假设，减少对人类训练的依赖，并解决复杂的问题。
最后，物联网是不够的。 必须有一个附加的智能、一个能寻求解决问题的AI，而不仅仅是处理数据或提供仪表板面数据， 必须有数据和行动。