神经网络应用于医疗诊断，分析复杂的数据模式，并协助识别疾病或预测结果。这些模型处理诸如医疗图像、病人记录或实验室结果等输入，以检测人类可能难以始终如一地发现的异常或风险。例如，卷积神经网络 (CNN) 广泛用于解释 X 射线、MRI 或 CT 扫描。一个经过数千张标记图像训练的 CNN 可以学习标记胸部 X 射线中的肺炎迹象，或识别脑部扫描中的肿瘤，其准确性可与放射科医生相媲美。这减少了诊断错误并加快了分析速度，尤其是在资源有限的环境中。
除了成像之外，神经网络还可以处理来自电子健康记录 (EHR) 的结构化数据，以预测患病可能性或推荐治疗方法。一个模型可能会分析患者的年龄、实验室结果和病史，以估计他们患糖尿病或心脏病的风险。循环神经网络 (RNN) 可以处理顺序数据，例如跟踪一段时间内生命体征的变化，以检测 ICU 患者败血症的早期迹象。诸如基于 Transformer 的架构等自然语言处理 (NLP) 模型还可以从非结构化文本（例如医生笔记）中提取见解，以识别可能被忽视的症状或诊断。
然而，在医学中部署神经网络需要解决技术和伦理挑战。数据质量和隐私至关重要：模型必须在多样化的匿名数据集上进行训练，以避免偏差并遵守 HIPAA 等法规。可解释性是另一个障碍——临床医生需要信任模型的输出，因此诸如注意力图（用于 CNN）或 SHAP 值（用于表格数据）等技术有助于解释预测。集成到现有的临床工作流程中也很复杂，需要 API 与 EHR 系统和实时推理功能连接。尽管存在这些挑战，但神经网络已被证明是宝贵的辅助工具，可以补充（而不是取代）人类专业知识，从而提高诊断准确性和患者护理水平。