Maschinelles Lernen (ML) spielt eine entscheidende Rolle bei der Revolutionierung der Medizin und läutet eine neue Ära der personalisierten und datengesteuerten Gesundheitsversorgung ein. Durch den Einsatz hochentwickelter Algorithmen und Rechenleistung analysieren ML-Algorithmen große Mengen medizinischer Daten, gewinnen wertvolle Erkenntnisse und tragen zu verschiedenen Aspekten der Gesundheitsversorgung bei. Ein Schlüsselbereich ist die Diagnose und Prognose von Krankheiten, wobei ML sich durch die Interpretation medizinischer Bilder wie Röntgen- und MRT-Aufnahmen auszeichnet, um Muster zu identifizieren, die auf Erkrankungen wie Tumore oder Anomalien hinweisen.

ML hilft auch bei der Vorhersage von Patientenergebnissen, indem es elektronische Gesundheitsakten analysiert und Risikofaktoren und Behandlungsreaktionen identifiziert, die auf individuelle Profile zugeschnitten sind. Darüber hinaus unterstützt es Arzneimittelentwicklungsprozesse durch die Durchsicht umfangreicher biologischer und chemischer Daten und beschleunigt so die Identifizierung potenzieller therapeutischer Verbindungen.