深度学习是一种新兴的机器学习技术，它通过模仿人类大脑神经网络的学习方式，实现对复杂问题的解决。近年来，随着计算机视觉技术的发展，深度学习在医疗图像识别领域也得到了广泛应用。

最著名的例子之一就是用于医学影像诊断的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）。CNN通过提取图像中的特征，实现了对医学影像的自动分析和分类，大大提高了医生的工作效率。

深度学习还可以应用于药物发现、基因表达分析等领域。在药物发现中，通过对大规模生物数据库的数据进行深度学习，可以快速地筛选出具有潜在治疗价值的新药候选化合物；在基因表达分析中，通过深度学习分析基因组数据，可以揭示不同细胞状态下的基因表达模式，为疾病的治疗提供新的思路。

深度学习在医疗图像识别领域的应用不仅提升了医疗行业的工作效率，也为疾病研究提供了重要的工具。随着人工智能技术的不断发展，深度学习在医疗图像识别领域的应用前景将会更加广阔。