迁移学习算法在医疗卫生实践中的应用  

作　　者：武胜勇 郭轶斌 程义 朱荣慧 罗枭 吴骋[1] 

机构地区：[1]海军军医大学卫生勤务学系军队卫生统计学教研室,2000433 [2]中国人民解放军32090部队

出　　处：《中国卫生统计》2024年第5期785-789,共5页Chinese Journal of Health Statistics

基　　金：国家自然科学基金(82373687);海军军医大学“深蓝”工程“领航”人才培养对象(吴聘)。

摘　　要：在医疗科研工作中,高质量样本获取一直是决定研究质量的关键因素之一。尤其在开展针对罕见病或特殊人群的研究时,常会面临由于样本量严重不足导致机器学习算法以及传统统计方法难以达到应有统计效能的情况。迁移学习作为机器学习领域中专注于解决小样本问题的算法之一,目前已在医疗相关科研工作中有了较多的实际应用。本文重点综述近几年迁移学习在医疗科研图像识别、自然语言处理以及结构化数据分析中的应用,以期为研究者在今后科研工作中的算法选择提供参考。

关 键 词：迁移学习 机器学习 医疗卫生事业 自然语言处理 计算机视觉 

分 类 号：R195.1[医药卫生—卫生统计学]