训练模型的最大挑战是数据质量。特别是在深度学习模型在疾病相关预测中的应用中，高质量的医疗数据具有重要意义。然而，尽管数据量大，但医疗数据的质量仍然较低。这些问题包括需要医学专业知识来标记样本、异常特征以及训练和实际数据样本之间的不匹配。为了克服图像、语音和文本数据数量和质量低的挑战，使用上采样、傅立叶变换和增强等技术来提高质量。此外，还实施了注意力机制来提高表示能力和可解释性。
疾病诊断、预后和治疗的主要挑战是医疗不确定性。强烈建议开发预测模型的计算生物学专家与医学专业人员合作，在真实的临床场景中测试所提出的模型。因此，计算预测模型的结果应使用湿实验和广泛的路径分析进行验证。为了克服计算和生物实验的缺点，首先，可以使用定量实验方法来测量体外疾病的动态。然后，湿实验研究和从中生成的数据可以与数学建模方法集成，以便对结果进行更准确的解释。
算法实现中遇到的其他挑战包括过拟合、不平等、可解释性差、隐私保护和缺乏可靠的验证。为了解决模型过拟合问题，基于特征选择和深度学习的多模态特征融合已成功实现。此外，在医疗保健领域实施深度学习模型的法律和道德挑战是一个主要问题, 实际上区块链技术已被提出来处理隐私保护，作为增强技术信任的一种手段。为了解决可靠验证技术的挑战，使用了交叉验证和重复采样技术等方法。为了进一步提高深度学习算法的性能，具有多层和通道的更深更宽的神经网络对于满足表示的深度至关重要。
注意力是一种抑制不相关信息并强调相关信息的算法。在CNN等神经网络算法中添加注意力机制可以增强网络性能，也可用于降维。研究人员正在开发诸如元学习的学习范式，分类为度量(基于距离度量的相似性)，模型(内部和外部记忆)和优化(优化模型参数以快速学习)，元学习有助于解决疾病诊断中的数据稀缺问题
