深度学习技术正以前所未有的速度革新医疗健康行业，以下是几个关键应用场景：
🧠 疾病诊断
- 影像识别：通过CNN分析X光、MRI等医学影像，准确率可达95%以上
- 病理分析：利用Transformer模型解读细胞组织样本
- 早期预警：基于LSTM的时序数据分析可预测慢性病风险
🩺 医疗影像分析
- CT扫描：AI辅助检测肺部结节，减少漏诊率
- 眼底检测：深度学习模型可识别糖尿病视网膜病变
- 皮肤癌识别：通过图像分割技术分析病变区域
🧪 药物研发
- 分子筛选：生成式模型加速新药分子设计
- 临床试验：强化学习优化试验方案设计
- 毒性预测：基于深度学习的化合物安全性评估
👨⚕️ 个性化治疗
- 基因分析：深度学习解码基因组数据，制定精准治疗方案
- 治疗方案优化：多模态模型整合患者多维度数据
- 康复计划：基于深度强化学习的动态调整治疗策略