La modelización matemática puede ayudar a la comunidad médica a comprender y explorar de manera más completa los procesos fisiológicos y patológicos dentro del cuerpo humano, y puede proporcionar predicciones y diagnósticos médicos más precisos y confiables. Los modelos de redes neuronales, modelos de aprendizaje automático y modelos estadísticos, entre otros, se han convertido en herramientas importantes. El documento detalla las aplicaciones de la modelización matemática en el campo médico: al construir ecuaciones diferenciales para simular el sistema cardiovascular del paciente, los médicos pueden obtener una comprensión más profunda de la patogénesis y el tratamiento de las enfermedades cardíacas. Con algoritmos de aprendizaje automático, las imágenes médicas pueden ser mejor cuantificadas y analizadas, mejorando así la precisión y exactitud del diagnóstico y tratamiento. En el proceso de desarrollo de medicamentos, los modelos de redes pueden ayudar a los investigadores a cribar rápidamente compuestos potencialmente activos y optimizarlos para su posterior lanzamiento y aplicación. Al extraer y analizar una gran cantidad de datos médicos, se pueden obtener resultados más precisos y completos en la evaluación y predicción del riesgo de enfermedades, proporcionando a la comunidad médica una base más científica y precisa para la toma de decisiones. En conclusión, la investigación sobre problemas médicos basada en modelos matemáticos se ha convertido en una parte importante de la investigación médica moderna, y se ha logrado un gran progreso en diferentes campos.