Une équipe internationale a utilisé le deep learning pour détecter le paludisme avec une précision de 97,57 % à partir d'images sanguines. Leur modèle, EfficientNet-B2, réduit le temps d'examen de 80 % par rapport aux méthodes manuelles, offrant un grand potentiel pour les régions où les ressources médicales sont limitées.