人工智能技术在医疗领域的应用日益广泛，它不仅能够帮助医生诊断疾病，还能协助设计新药物。为了实现这些目标，人工智能必须不断地从医疗单位中收集和学习新的数据。在这个过程中，它一般会访问以下几个类型的医疗机构。

首先，医院是人工智能收集信息的重要来源。无论是大型综合性医院还是小型社区医院，都可能拥有丰富的患者病历、实验室检测结果和影像学资料。通过分析这些数据，人工智能可以识别出疾病模式，并帮助医生更准确地诊断和治疗疾病。此外，在疫情期间，医院也成为监测传染情况并预测疫情发展趋势的人工智能重要依据。

其次，研究院是另一个关键的地方。这里通常有大量关于疾病机制、药物作用等方面的科学研究成果，这对于提高药物开发效率至关重要。而且，由于研究院往往与大学或科研机构相连，它们还可能拥有强大的计算资源，这对于进行复杂的大数据分析工作非常有利。

再者，不少私立健康管理中心也会被视为潜在的信息来源。这类机构提供个人化健康咨询服务，他们拥有的健康数据包括体检报告、生活习惯等，可以帮助人工智能了解到更多关于人类健康状况及行为模式，从而改善对个体健康风险评估模型。

此外，对于特定疾病如心血管疾病或者糖尿病的人工智能还可能频繁访问专门针对该类患者进行治疗和管理的心理科或内分泌科部门。这将使得它能够更深入地理解这一类患者的情况，从而为他们提供更加精准化的护理建议。

最后，但同样重要的是一些非盈利组织，如国际红十字会或世界卫生组织（WHO）。这些组织涉足全球范围内公共卫生事务，他们所积累的一些统计数据、流行病学调查结果以及紧急应变计划，为提升全球性的公共卫生决策支持系统具有不可替代价值。

总之，无论是在公立还是私立医疗机构，或是在科研设施还是非营利组织中，人的AI都需要不断学习以适应不断变化的地球环境以及人们日益增长需求。但值得注意的是，在利用这些信息时必须遵守严格的人权法规保护隐私安全，因为涉及到的个人敏感信息要慎重处理，以免造成不必要的社会冲突。此外，与其他领域一样，对于如何最大限度地促进科技进步，同时避免负面影响也是未来探讨的一个热点问题。