深度神经网络 (DNN) 可通过自动化复杂的任务（如医学图像分析、预测患者预后和处理大规模临床数据）应用于医疗保健。 这些模型擅长识别高维数据中的模式，使其可用于传统算法难以处理的任务。 开发人员可以实施 DNN 以提高准确性、减少手动工作量并支持临床环境中的数据驱动决策。
一个主要应用是医学影像分析。 卷积神经网络 (CNN) 是一种 DNN，可以检测 X 射线、MRI 或 CT 扫描中的异常。 例如，在标记数据集上训练的模型可以识别肿瘤、骨折或视网膜图像中糖尿病性视网膜病变的迹象。 谷歌的 LYNA 等工具展示了在病理切片中发现转移性乳腺癌的能力，其准确性与人类专家相当。 开发人员可以使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架构建此类系统，在带注释的数据集上训练模型并将其部署为放射科医生的辅助工具。 这些系统通常优先考虑紧急病例或突出显示感兴趣的区域，从而简化工作流程。
另一个领域是处理结构化和非结构化临床数据。 深度神经网络可以通过分析电子健康记录 (EHR) 和 ICU 监视器的时间序列数据来预测患者风险，例如败血症或再次入院。 例如，循环神经网络 (RNN) 可以对生命体征的时间趋势进行建模，以预测恶化。 诸如 BERT 之类的自然语言处理 (NLP) 模型可以从医生的笔记或研究论文中提取见解，从而帮助诊断或治疗建议。 开发人员可能会将这些模型集成到医院系统中，以提供实时警报或生成摘要，但必须解决数据隐私和与遗留系统互操作性等挑战。
最后，深度神经网络加速了药物发现和基因组学。 模型可以预测分子相互作用、识别潜在的候选药物或分析遗传序列。 例如，DeepMind 的 AlphaFold 可以高精度地预测蛋白质结构，这对于了解疾病至关重要。 生成对抗网络 (GAN) 可以设计新的分子化合物，从而减少实验室中的反复试验。 在此领域工作的开发人员通常与生物学家合作，对专门的数据集进行预处理，并通过实验验证模型输出。 虽然这些应用程序需要特定领域的调整，但它们展示了深度神经网络如何解决医疗保健研究中计算密集型问题。