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L'apprendimento profondo applicato alla salute rappresenta un approccio trasformativo per sfruttare grandi volumi di dati medici per migliorare i risultati dei pazienti, ottimizzare i processi sanitari e far progredire la ricerca medica. Utilizzando le reti neurali profonde, un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale, per analizzare insiemi di dati medici complessi come le cartelle cliniche elettroniche, le immagini mediche e i dati genomici, i ricercatori e gli operatori sanitari possono estrarre informazioni preziose che prima erano inaccessibili. I modelli di apprendimento profondo possono aiutare nella diagnosi e nella prognosi delle malattie, prevedere le risposte ai trattamenti, identificare modelli e tendenze nei dati sanitari della popolazione e persino aiutare nella scoperta e nello sviluppo di farmaci. Inoltre, gli algoritmi di deep learning possono migliorare le tecniche di imaging medico automatizzando l'interpretazione delle immagini, consentendo la diagnosi precoce delle malattie e migliorando l'accuratezza delle diagnosi.