深度學習模型的計算能力使醫療衛生領域的快速、準確和高效運作成為可能。深度學習網路正在改變病人護理，它們在臨床實踐中對衛生系統具有根本性的作用。計算機視覺、自然語言處理、強化學習是醫療保健領域最常用的深度學習技術。
IDC稱：
- 醫藥行業的研究是增長最快的用例之一
- 2024年，全球在人工智慧上的支出將超過1100億美元
病人護理
1. 醫學成像
影象識別和物體檢測被用於磁共振（MR）和計算機斷層掃描（CT）過程中的影象分割、疾病檢測和預測。深度學習模型可以通過結合成像資料的各個方面做出有效的解釋，例如，組織大小、體積和形狀。這些模型可以標記影象中的重要區域。例如，深度學習演算法被用於糖尿病視網膜病變檢測、阿爾茨海默症的早期檢測和乳腺結節的超聲檢測。由於深度學習的新進展，未來可以對大多數病理和放射學影象進行調查。
深度學習演算法簡化了複雜的資料分析，因此異常情況的確定和優先順序的確定更加精確。卷積神經網路（CNN）提供的洞察力，幫助醫務人員及時和更準確地注意到病人的健康問題。例如，根據2018年的一項研究，CNN在面板科影象中識別黑色素瘤疾病的準確性比專家高10%以上。
2. 醫療保健資料分析
深度學習模型可以以超常的速度分析包含結構化和非結構化資料的電子健康記錄（EHR），包括臨床筆記、實驗室測試結果、診斷和藥物，並儘可能地提高準確率。
另外，智慧手機和可穿戴裝置提供了關於生活方式的有用資訊。他們有可能通過使用移動應用程式為深度學習模型監測醫療風險因素來轉化資料。2019年，Current Health的AI可穿戴裝置成為食品和藥物管理局（FDA）批准的首批AI醫療監測可穿戴裝置之一，可在家中使用。這個裝置可以測量病人的脈搏、呼吸、血氧飽和度、溫度和行動能力。
3. 心理健康聊天機器人
基於人工智慧的心理健康應用程式（包括聊天機器人）的使用正在增加，如Happify、Moodkit、Woebot、Wysa。其中一些聊天機器人可以利用深度學習模型，與患者進行更真實的對話。斯坦福大學的一項研究表明，智慧對話代理可以大大減少學生的抑鬱和焦慮症狀，它是提供心理健康支援的一種有效和參與的方式。
4. 個性化的醫學治療
深度學習解決方案允許醫療機構通過分析患者的病史、症狀和測試來提供個性化的病人護理。自然語言處理（NLP）從自由文字醫療資訊中為最相關的醫學治療提供見解。
5. 處方審計
深度學習模型可以審計處方與患者健康記錄，以識別和糾正可能的診斷錯誤或處方錯誤。
6. 回答病人的詢問
基於深度學習的聊天機器人支援醫護人員或病人本身，以確定病人症狀的模式。
健康保險
7. 核保
深度學習模型通過強大的預測分析幫助保險公司向其客戶提供報價。
8. 欺詐檢測
此外，深度學習演算法通過分析欺詐行為和來自不同資源的健康資料，如索賠歷史、醫院相關資訊和病人屬性，來識別醫療保險欺詐索賠。
研究與開發
9. 藥物發現
隨著新技術的發展，深度學習模型在藥物發現和相互作用預測方面的貢獻一直在增長。深度學習演算法能夠通過快速處理基因組、臨床和人群資料來識別可行的藥物組合。製藥行業的研究人員利用深度學習工具包的優勢，關注這些大資料集的模式。
10. 基因組學分析
深度學習模型提高了可解釋性，並提供了對生物資料的更好理解。深度學習模型的複雜資料分析能力在科學家研究解釋遺傳變異和基於基因組的治療發展時提供支援。CNN是常用的，它們使科學家能夠從固定大小的DNA序列視窗獲得屬性。
11. 精神健康研究
研究人員正試圖通過使用深度學習模型來改善心理健康的臨床實踐。例如，正在進行的學術研究是關於通過使用深度神經網路瞭解精神疾病和其他疾病對大腦的影響。研究人員說，與標準的機器學習模型相比，經過訓練的深度學習模型可以在某些領域提供更好的結果。例如，深度學習演算法可以學習確定有意義的大腦生物標誌物。
另一項研究旨在建立一個具有成本效益和數字化的資料驅動和具有機器學習能力的心理健康臨床決策支援系統。
12. Covid-19
隨著全球COVID-19疫情的爆發，深度學習模型的使用變得越來越重要。研究人員已經開始研究深度學習應用於
- Covid-19的早期檢測
- 分析胸部X射線（CXR） 胸部CT影象
- 預測重症監護室的收治情況
- 幫助尋找具有Covid-19高風險的潛在患者
- 估計對機械通氣的需求
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