پایتون طی سال‌های اخیر جایگاه ویژه‌ای در علوم پزشکی، زیست‌پزشکی و سلامت دیجیتال پیدا کرده است. کاربردهای مهم آن شامل:

1. تحلیل داده‌های پزشکی : ابزارهای پایتون در تحلیل داده‌های بالینی، آزمون‌های آماری و پردازش داده‌های بزرگ (Big Data) در بیمارستان‌ها و مراکز تحقیقاتی استفاده می‌شود.

2. یادگیری ماشین در تشخیص پزشکی : الگوریتم‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی به کمک پایتون در موارد زیر کاربرد دارند: 

• تشخیص بیماری‌ها از تصاویر پزشکی (MRI، CT، X-Ray)

• پیش‌بینی سیر بیماری‌ها مانند دیابت یا سرطان

3. تحلیل علائم حیاتی و داده‌های پوشیدنی‌های سلامت : کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow, Keras, PyTorch نقش مهمی در توسعه این مدل‌ها دارند.

4. پردازش تصاویر پزشکی : کتابخانه‌هایی مانند OpenCV, SimpleITK, scikit-image امکان انجام پردازش‌های پیشرفته‌ای مانند بخش‌بندی بافت، تشخیص ضایعات و ثبت تصاویر پزشکی را فراهم می‌کنند.

5. بیوانفورماتیک (Bioinformatics): پایتون در تحلیل توالی ژنوم، مدل‌سازی ساختار پروتئین و پیاده‌سازی الگوریتم‌های محاسباتی در حوزه ژنتیک بسیار محبوب است. کتابخانه Biopython از ابزارهای اصلی این حوزه به شمار می‌رود.

6. سیستم‌های مدیریت بیمارستان و تله‌مدیسین : پایتون در طراحی سامانه‌های سلامت الکترونیک، مدیریت پرونده بیماران، و تحلیل اطلاعات سلامت جمعیت نیز به کار گرفته می‌شود.