小样本环境下多模态生物医学数据智能分析系统  

作　　者：杨晓慧[1] 王斌杰[1] 王小丹 王长福[1] 杨利军[1] 郑晨[1] 陈晓惠 

机构地区：[1]河南大学

出　　处：《中国科技成果》2023年第1期24-24,共1页China Science and Technology Achievements

基　　金：南省自然科学基金项目(222300420417);开封市科技攻关计划项目(2103004)支持。

摘　　要：2022年,《"十四五"公共服务规划》中明确指出"积极发展智慧医疗,鼓励医疗机构提升信息化、智能化水平,支持健康医疗大数据资源开发应用".我国智慧化医疗发展虽取得了阶段性成果,然而,依旧存在以下问题:肿瘤数据获取的类型多种多样,现有商用临床软件大多针对某种单模态数据;肿瘤数据存在小样本、类别不平衡等问题,造成临床诊断准确率不理想,特别是假阳性偏高;基于人工智能的肿瘤分析方法,依赖于大量专家标注数据,且由于深度学习的"黑箱"问题使得临床可解释性不强.

关 键 词：人工智能 类别不平衡 可解释性 深度学习 阶段性成果 小样本 智慧化 数据获取 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]