嵌入通过将复杂的高维信息转换为捕获有意义模式的密集向量表示来应用于生物医学数据。这些向量使机器学习模型能够更有效地处理结构化或非结构化生物医学数据。例如，基因序列、蛋白质结构、医学图像或临床笔记可以使用诸如神经网络之类的技术转换为嵌入，从而允许算法识别关系（例如，基因与疾病的关联）或进行预测（例如，药物反应）。
一种常见的应用是表示生物序列。DNA 或蛋白质序列通常使用诸如 word2vec 或基于 Transformer 的模型等方法进行编码。例如，DNABERT 通过将 k-mers（短序列片段）视为“单词”，将核苷酸序列嵌入到向量中，从而使模型能够学习上下文关系。类似地，ProtVec 通过分析蛋白质的氨基酸序列将蛋白质表示为向量，这有助于预测蛋白质功能或相互作用。在医学成像中，卷积神经网络 (CNN) 生成的嵌入将 X 射线或 MRI 扫描压缩为紧凑的向量，用于诸如肿瘤分类之类的任务。这些嵌入降低了计算复杂度，同时保留了对诊断至关重要的特征。
嵌入还简化了对非结构化临床文本的分析。诸如 BioBERT 或 ClinicalBERT 之类的模型为医学术语、实验室结果或患者病史创建嵌入，这些嵌入可以支持诸如自动诊断或不良事件检测之类的任务。例如，医院可能会嵌入患者记录，以对相似病例进行聚类，以进行治疗建议。开发人员通常使用诸如 PyTorch 或 TensorFlow 之类的框架来训练自定义嵌入或在特定领域的数据集上微调预训练模型。挑战包括处理嘈杂或稀疏的数据（例如，缺少实验室值），并通过仔细验证（例如，测试聚类质量或在保留数据集上的预测准确性）来确保嵌入与下游任务保持一致。