每套健全的公共衛生制度，皆由成千上萬的拼圖組裝而成，從檢測到會診，中間經歷無數程序，每一步驟都要做好管理。對於一些資源緊拙但疫病為患的政府而言，要維持醫療系統是特別艱鉅的任務。「麻省理工科技評論」就報道，在跨國機構協助下，一些發展中國家開始用人工智能支援的生產鏈管理程式，決定新診所選址、分配人手和裝備，令人民更容易得到醫療服務。
根據 2017 年世界衛生組織發表的報告，全球中低收入國家當中，只有 1% 的診所和 14% 的醫院，有足夠的裝備和人手去診斷愛滋病、結核病和瘧疾等地方性流行病。2021 年，權威醫學期刊「刺針」組織的委員會指出，全球接近一半人口未能、又或者非常有限地接觸到檢測服務。即使有進行檢測，結果也時常不準確，又或者太遲得出結果。有醫學專家就認為，公共衛生其實是一個生產鏈問題，可口可樂可以把產品送到全球最偏遠的地方，檢測包同樣可以。
公共衛生機構 FIND 的總部位於瑞士，旨在為每一個人提供所需的病毒測試。機構意識到公共衛生服務終究是「最佳化」（optimization）的問題，是關於如何讓僅有資源服務最多的人口。近年，商界流行用一種叫「數碼對映」（digital twins）的模擬技術，預測現實世界的貨物流向，繼而估算潛在的運送問題和解決方案。FIND 於是和美國商業管理軟件公司 Coupa 合作，設計出一套可應用於醫學測試服務的管理系統。
兩間機構所用的軟件名為 OptiDx，可透過機器學習，分析檢測需求，從而讓上至官員，下至前線護士，都能有效地分配資源，確保人員和裝備可精確到位。OptiDx 亦用上數碼對映技術，模擬全國檢測設施的位置和能力，讓政府了解到可以投放多少額外資源到甚麼地方。在軟件中，用家可以調整各個「變數」（variables），推算出不同情景。FIND 和 COUPA 已經在贊比亞、越南、孟加拉和布基納法索試行軟件，其中在贊比亞，HIV 檢測樣本運送距離大大縮短了 11 倍。
另一間醫學機構 BroadReach Group，總部設於南非開普敦，近年和科技巨頭微軟合作，發展模擬工具 Vantage，用來找出人手最為不足的診所，再調派人手增援。BroadReach 會追蹤非洲多國數以千計診所的病人，觀察他們會否繼續接受治療，Vantage 則透過機器學習，分析病人紀錄和社會數據，找出哪一群病人較可能中斷治療，讓醫護人員更積極接觸他們。2021 年，尼日利亞當局就用 Vantage 預測出 3 萬名可能中斷治療的 HIV 病患，當中受醫護人員主動接觸者，91% 繼續接受療程。
不過，這一類人工智能技術涉及大量個人資料，產生很多倫理爭議。信用機構、獵頭公司甚至警察，就會跟 BroadReach 一樣，用各項社會經濟數據預測個人行為。若要進一步發展相關技術，就要思考如何釋除公眾疑慮，以及如何平衡私隱和公共衛生考量。
