随着人工智能技术的快速演进,深度学习在医疗诊断中的表现愈发引人注目。然而,面对医疗数据的复杂性、高维特征以及隐私保护等问题,技术应用的道路依然充满挑战。本文围绕深度学习在医学影像分析、健康数据预测和基因组学研究中的实践展开探讨,结合实际案例,深入分析了其在疾病诊断中的重要作用和面临的困境。在此基础上,文章提出了提升数据质量、实现多模态数据融合以及优化模型结构的具体策略,希望为临床诊疗带来更强的技术支持。期待借助深度学习的力量,为精准医疗和个性化治疗打开新的局面,同时推动医疗诊断模式迈向更加智能化的未来,这一探索无疑具有深远的意义。

深度学习；医疗大数据；医学影像；健康预测

[1]许艳超, 郑曙琴. 基于数据挖掘技术的糖尿病肾病微量蛋白尿期与临床蛋白尿期证候比较研究[J]. 天津中医药大学学报, 2024, 43 (11): 1017-1020. [2]张一宁. 数据挖掘技术在医疗诊断中的应用——感知机模型诊断心脏病[J]. 电子制作, 2019, (04): 8-10. [3]白喆. 基于多源异构数据的心脏病智能诊断方法研究[D]. 西安电子科技大学, 2021. [4]吕佳学. 自动化医疗诊断算法解释规则研究[D]. 湘潭大学, 2020. [5]陈恩玉, 陈智铭, 张嘉媛, 宋婧. 基于真实世界数据挖掘在冠心病临床诊断中的应用研究[J]. 福建医药杂志, 2022, 44 (05): 67-70.

DOI： https://doi.org/10.62639/sspis26.20250202

Published： 2025