کاربرد هوش مصنوعی در رادیولوژی و تشخیص شکستگی
به منظور بررسی بهتر فرایندی به نام یادگیری انتقال استفاده می شود. این فرایند بکارگیری ویژگی های بسیار تصفیه شده از CNN های بزرگ آموزش دیده موجود و استفاده از این موارد به عنوان نقطه شروع آموزش یک مدل جدید برای انجام کاری متفاوت است.شبکه‌های عصبی پیچشی یا همگشتی (به انگلیسی: convolutional neural network) (مخفف انگلیسی: CNN یا ConvNet) رده‌ای از شبکه‌های عصبی ژرف هستند که معمولاً برای انجام تحلیل‌های تصویری یا گفتاری در یادگیری ماشین استفاده می‌شوند.ساختار شبکه‌های پیچشی از فرایندهای زیستی قشر بینایی گربه الهام گرفته‌شده‌است. این ساختار به گونه‌ای است که تک‌نورون‌ها تنها در یک ناحیه محدود به تحریک پاسخ می‌دهند که به آن ناحیه پذیرش گفته می‌شود. نواحی پذیرش نورون‌های مختلف به صورت جزئی با هم همپوشانی دارند به گونه ای که کل میدان دید را پوشش می‌دهند.شبکه‌های عصبی پیچشی نسبت به بقیه رویکردهای دسته‌بندی تصاویر به میزان کمتری از پیش‌پردازش استفاده می‌کنند. این امر به معنی آن است که شبکه معیارهایی را فرامی‌گیرد که در رویکردهای قبلی به صورت دستی فراگرفته می‌شدند. این استقلال از دانش پیشین و دستکاری‌های انسانی در شبکه‌های عصبی پیچشی یک مزیت اساسی است.تا کنون کاربردهای مختلفی برای شبکه‌های عصبی از جمله در بینایی کامپیوتر، سیستم‌های پیشنهاددهنده و پردازش زبان طبیعی پیشنهاد شده‌اند. این ویژگی‌ها را می‌توان به عنوان عناصر اصلی برای ساخت تصاویر مانند خطوط و منحنی‌ها تصور کرد که نشان داده شده‌ تا در بسیاری از امور شناسایی تصویر بکار برده شوند. این روش می تواند به میزان قابل توجهی نیازهای محاسباتی مورد نیاز برای آموزش شبکه را کاهش دهد و مزایای بسیاری در مقایسه با آموزش CNN از تراشه دارد. با وجود در دسترس بودن مقادیر گسترده‌ای از داده‌های تصویر، یادگیری انتقال در محیط‌های بالینی نسبتاً کم مورد استفاده قرار گرفته است. دو مقاله چاپ شده اخیر نشان داده است که انتقال یادگیری از CNN های آموزش دیده می‌تواند نتایج تشخیصی در مورد انسان را در دسته بندی ضایعات پوستی و در شناسایی بیماری در تصاویر دیجیتال شبکیه ایجاد کند.
ژن‌یابی
شبکه‌های عصبی مصنوعی مدل‌های محاسباتی هستند که در  یادگیری ماشین  و بازشناخت الگو، برتری دارند. شبکه‌های عصبی قبل از اینکه بتوانند داده‌های آزمایشی را دسته‌بندی کنند و در مقابل معیار‌ها سنجیده شوند، باید با داده های نمونه یادگیری کنند. شبکه‌های عصبی قادر به ارائه راه‌حل‌های تقریبی برای مسائلی هستند که حل الگوریتمی آن‌ها دشوار است، مشروط بر اینکه داده‌های یادگیری کافی وجود داشته‌باشد. هنگامی که برای پیش‌بینی ژن استفاده می‌شود، شبکه‌های عصبی می‌توانند در کنار سایر روشهای "از آغاز" برای پیش‌بینی یا شناسایی ویژگی‌های زیستی مانند مکان‌های شکاف استفاده شوند. یک رویکرد، استفاده از یک بازه‌ی حرکت‌کننده است که روی داده‌های دنباله به حالت تداخلی حرکت می‌کند. خروجی در هر نقطه، امتیازی‌ست که براساس آن است که شبکه فکر می‌کند این بازه دارای یک مکان شکاف‌دهنده است یا یک مکان شکاف‌شونده است. بازه‌های بزرگ‌تر، دقت بیش‌تری دارند اما به قدرت محاسباتی بیش‌تری نیز نیاز دارند. شبکه عصبی، نمونه‌ای از حس‌گر سیگنال است زیرا که هدف آن شناسایی محل عمل‌کردی در ژنوم است.