Глубокое обучение революционизирует медицинскую отрасль, позволяя улучшить диагностику, персонализировать лечение и ускорить открытие лекарств. Методы глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN), успешно применяются для анализа медицинских изображений (рентгенограммы, МРТ, КТ), прогнозирования заболеваний на основе клинических данных и обработки естественного языка для извлечения информации из медицинских записей. Это приводит к более точным диагнозам, раннему выявлению патологий и разработке индивидуальных терапевтических подходов. Кроме того, глубокое обучение играет ключевую роль в разработке новых лекарственных препаратов, моделируя взаимодействие молекул и предсказывая их эффективность. Несмотря на огромный потенциал, существуют и вызовы, связанные с необходимостью больших объемов качественных данных, интерпретируемостью моделей и регуляторными аспектами.