機械学習における癌に関連した技術は、病理スライドのピクセル情報を用いた分類や予測が主な応用分野である。特に、細胞の染色像や病変部位の特徴抽出にニューラルネットワークが活用されている。これらの技術では、病理検体のイメージングにおける蛍光や光学的な照射・検出手法が重要であり、ｍｒｉや内視鏡による深度情報の取得も組み合わせられる。さらに、遺伝子配列データやｄｎａ、ｒｎａの変異同定を支援するために分子レベルでの解析が行われ、これにはラマン分光法やラマンスペクトルを用いた分光解析技術が含まれる。これらの多様な生体情報を統合し、治療効果の予測や抗体・抗原の結合解析、免疫の活性評価なども機械学習技術の応用領域である。
