请写一篇文章，描述一下机器学习在医疗保健中的应用。请提供相关的案例以及技术细节。
机器学习在医疗保健中的应用越来越普遍，能够通过从医疗数据中获取洞见，帮助医生做出更准确的诊断，提高医疗效率和患者健康状况。下面将介绍其中的一些案例和技术细节。

1. 诊断和预测
机器学习可以用于诊断和预测患者的疾病。例如，对于可能患有肺癌的患者，可以使用CT扫描和机器学习算法来预测患病的概率，并帮助医生决定最佳治疗方法。

2. 药物研发
机器学习可以加快新药的研发过程。采用深度学习技术可以在大规模基因组学和蛋白质组学数据集中查找异常基因，从而确定可以针对特定疾病的药物。

3. 疫情预测
机器学习可以通过监控实时病例和流行病传播，提供有关疫情预测和感染控制的信息，例如在冠状病毒大流行期间它被广泛采用。

4. 健康监测
机器学习可以通过移动设备、传感器和智能手表等设备获取健康数据以监测健康状况，例如心跳、步数、睡眠质量等等信息，这些信息可以用于个人健康管理，包括生活方式、药物管理等方面。

5. 健康数据分析
机器学习还可以用于分析大型健康数据集，例如生物标志物、基因组数据等等。在处理大量数据时，机器学习算法可以了解疾病的发生及其治疗效果，并在未来改进医疗流程。

总之，机器学习在医疗保健中提供了一种全新的研究和分析方式，在诊断和预测、药物研发、疫情预测和健康监测等方面为医疗行业带来了更多的机会和挑战。由于数据的多样性、医疗保健的敏感性等因素，强化对数据安全和隐私的保护是非常重要的。