深度学习在医疗影像与NLP中的最新进展与挑战：一场全面探索

深度学习在医学成像和医学自然语言处理领域的全面调查及挑战探讨了当前医疗健康领域中深度学习应用的快速发展。随着大数据的不断积累，深度学习作为人工神经网络的高级形式，凭借其强大的计算能力和数据处理优势，近年来在医学影像分析和文本理解中展现出巨大潜力。本研究综述了深度学习在这些领域的具体任务，如图像分类、分割、病灶检测等在医学成像中的应用，以及文本挖掘、疾病诊断辅助和临床文本理解等在医学自然语言处理中的角色。 文章深入剖析了各种深度学习架构，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和Transformer等，它们如何被设计用于解析医学图像的复杂特征和理解医学文本中的语义。通过对比分析，研究者揭示了深度学习在医学领域的成功案例，同时也指出了一些关键的挑战，如数据标注的准确性、隐私保护、模型解释性以及跨模态数据融合的问题。 医学成像方面，挑战主要包括高质量标注数据的获取、多模态数据整合、以及模型在实际临床环境中的鲁棒性和泛化能力。而在医学自然语言处理中，问题主要集中在领域专有名词的理解、语义歧义的处理，以及如何将自然语言信息转化为可执行的医疗决策支持。 此外，文章还提到了深度学习在该领域的发展可能面临的限制，比如缺乏标准化的数据集、算法的可解释性不足，以及技术普及与实际医疗需求之间的匹配度问题。尽管如此，深度学习的潜力仍然被广泛认可，尤其是在提升诊断效率和精准医疗方面。 本研究为新进研究人员提供了宝贵的指南，对于理解深度学习在医学成像和自然语言处理中的现状、潜在应用和未来发展方向具有重要意义。作者呼吁进一步关注这些领域的研究，并通过跨学科合作解决技术与实践之间的挑战，推动医疗健康行业的进步。