深度学习模型的计算能力使医疗卫生领域的快速、准确和高效运作成为可能。深度学习网络正在改变病人护理，它们在临床实践中对卫生系统具有根本性的作用。计算机视觉、自然语言处理、强化学习是医疗保健领域最常用的深度学习技术。
IDC称：
- 医药行业的研究是增长最快的用例之一
- 2024年，全球在人工智能上的支出将超过1100亿美元
病人护理
1. 医学成像
图像识别和物体检测被用于磁共振（MR）和计算机断层扫描（CT）过程中的图像分割、疾病检测和预测。深度学习模型可以通过结合成像数据的各个方面做出有效的解释，例如，组织大小、体积和形状。这些模型可以标记图像中的重要区域。例如，深度学习算法被用于糖尿病视网膜病变检测、阿尔茨海默症的早期检测和乳腺结节的超声检测。由于深度学习的新进展，未来可以对大多数病理和放射学图像进行调查。
深度学习算法简化了复杂的数据分析，因此异常情况的确定和优先级的确定更加精确。卷积神经网络（CNN）提供的洞察力，帮助医务人员及时和更准确地注意到病人的健康问题。例如，根据2018年的一项研究，CNN在皮肤科图像中识别黑色素瘤疾病的准确性比专家高10%以上。
2. 医疗保健数据分析
深度学习模型可以以超常的速度分析包含结构化和非结构化数据的电子健康记录（EHR），包括临床笔记、实验室测试结果、诊断和药物，并尽可能地提高准确率。
另外，智能手机和可穿戴设备提供了关于生活方式的有用信息。他们有可能通过使用移动应用程序为深度学习模型监测医疗风险因素来转化数据。2019年，Current Health的AI可穿戴设备成为食品和药物管理局（FDA）批准的首批AI医疗监测可穿戴设备之一，可在家中使用。这个设备可以测量病人的脉搏、呼吸、血氧饱和度、温度和行动能力。
3. 心理健康聊天机器人
基于人工智能的心理健康应用程序（包括聊天机器人）的使用正在增加，如Happify、Moodkit、Woebot、Wysa。其中一些聊天机器人可以利用深度学习模型，与患者进行更真实的对话。斯坦福大学的一项研究表明，智能对话代理可以大大减少学生的抑郁和焦虑症状，它是提供心理健康支持的一种有效和参与的方式。
4. 个性化的医学治疗
深度学习解决方案允许医疗机构通过分析患者的病史、症状和测试来提供个性化的病人护理。自然语言处理（NLP）从自由文本医疗信息中为最相关的医学治疗提供见解。
5. 处方审计
深度学习模型可以审计处方与患者健康记录，以识别和纠正可能的诊断错误或处方错误。
6. 回答病人的询问
基于深度学习的聊天机器人支持医护人员或病人本身，以确定病人症状的模式。
健康保险
7. 核保
深度学习模型通过强大的预测分析帮助保险公司向其客户提供报价。
8. 欺诈检测
此外，深度学习算法通过分析欺诈行为和来自不同资源的健康数据，如索赔历史、医院相关信息和病人属性，来识别医疗保险欺诈索赔。
研究与开发
9. 药物发现
随着新技术的发展，深度学习模型在药物发现和相互作用预测方面的贡献一直在增长。深度学习算法能够通过快速处理基因组、临床和人群数据来识别可行的药物组合。制药行业的研究人员利用深度学习工具包的优势，关注这些大数据集的模式。
10. 基因组学分析
深度学习模型提高了可解释性，并提供了对生物数据的更好理解。深度学习模型的复杂数据分析能力在科学家研究解释遗传变异和基于基因组的治疗发展时提供支持。CNN是常用的，它们使科学家能够从固定大小的DNA序列窗口获得属性。
11. 精神健康研究
研究人员正试图通过使用深度学习模型来改善心理健康的临床实践。例如，正在进行的学术研究是关于通过使用深度神经网络了解精神疾病和其他疾病对大脑的影响。研究人员说，与标准的机器学习模型相比，经过训练的深度学习模型可以在某些领域提供更好的结果。例如，深度学习算法可以学习确定有意义的大脑生物标志物。
另一项研究旨在建立一个具有成本效益和数字化的数据驱动和具有机器学习能力的心理健康临床决策支持系统。
12. Covid-19
随着全球COVID-19疫情的爆发，深度学习模型的使用变得越来越重要。研究人员已经开始研究深度学习应用于
- Covid-19的早期检测
- 分析胸部X射线（CXR） 胸部CT图像
- 预测重症监护室的收治情况
- 帮助寻找具有Covid-19高风险的潜在患者
- 估计对机械通气的需求
