وقد أثر التعلم العميق تأثيرا كبيرا على تشخيص الرعاية الصحية من خلال إتاحة الكشف عن الأمراض على نحو أكثر دقة وأسرع، وتظهر مختلف تطبيقات العالم الحقيقي قدرتها على تحسين نتائج المرضى وتبسيط العمليات الطبية.

تحليل التصوير الطبي

وتستخدم خوارزميات التعلم العميق على نطاق واسع لتحليل الصور الطبية مثل الأشعة السينية، والرنين المغناطيسي، والأشعة السينية، والأشعة السينية، ويمكن لهذه النماذج أن تحدد الشذوذ مثل الأورام، أو الكسور، أو الإصابة بفحص دقيق، وعلى سبيل المثال، تساعد الشبكات العصبية الملتوية الإذاعات في الكشف عن العقيدات الرئة في تشخيصات الصدر، على تحسين التشخيص المبكر للسرطان.

علم الأحياء وعلم الهستات

وفي مجال علم الأمراض، تقوم نماذج التعلم العميق بتحليل عينات الأنسجة لتحديد الخلايا السرطانية، ويقلل تحليل الصور الآلية من عبء العمل على علماء الأمراض ويزيد من الاتساق التشخيصي، وقد وضعت الشركات أدوات للتصنيف الصناعي الدولي لتصنيف حالات الإصابة بسرطان الثدي، والمساعدة في تخطيط العلاج.

الجينيات والطب الشخصي

وتعالج تقنيات التعلم العميق مجموعات بيانات جينومية كبيرة لتحديد العلامات الوراثية المرتبطة بالأمراض، ويدعم هذا النهج استراتيجيات العلاج الشخصية، مثل التنبؤ باستجابات المرضى إلى علاجات محددة، وعلى سبيل المثال، تقوم نماذج " آي " بتحليل بيانات التعبير عن الجينات إلى علاجات السرطان الخياطة.

التحليلات الافتراضية وحالات انقطاع الأمراض

نماذج طبية مُتولدة من التدرج والتفشي في التنبؤات العميقة للأمراض، وهذه الأدوات تحلل السجلات الصحية الإلكترونية والبيانات الوبائية لتحديد السكان المعرضين للخطر، وقد ساعدت نماذج الإي آي إي أثناء وباء الـ COVID-19 على التنبؤ باتجاهات العدوى والاحتياجات من الموارد.