Глибоке навчання революціонізує медичну галузь, дозволяючи покращити діагностику, персоналізувати лікування та прискорити відкриття ліків. Методи глибокого навчання, такі як згорткові нейронні мережі (CNN) та рекурентні нейронні мережі (RNN), успішно застосовуються для аналізу медичних зображень (рентгенограми, МРТ, КТ), прогнозування захворювань на основі клінічних даних та обробки природної мови для вилучення інформації з медичних записів. Це призводить до більш точних діагнозів, раннього виявлення патологій та розробки індивідуальних терапевтичних підходів. Крім того, глибоке навчання відіграє ключову роль у розробці нових лікарських препаратів, моделюючи взаємодію молекул та передбачаючи їхню ефективність. Незважаючи на величезний потенціал, існують і виклики, пов'язані з необхідністю великих обсягів якісних даних, інтерпретованістю моделей та регуляторними аспектами.