新加坡國(guó)立大學(xué)、字節(jié)跳動(dòng)等機(jī)構(gòu)合作的技術(shù)成果近期在神經(jīng)生物學(xué)期刊Nature Neuroscience發(fā)布，該研究首次將AI元學(xué)習(xí)(meta learning)方法引入神經(jīng)科學(xué)及醫(yī)療領(lǐng)域，能在有限的醫(yī)療數(shù)據(jù)上訓(xùn)練可靠的AI模型，提升基于腦成像的精準(zhǔn)醫(yī)療效果。
腦成像技術(shù)可直接觀察大腦在信息處理和應(yīng)對(duì)刺激時(shí)的神經(jīng)化學(xué)變化，理論上，基于腦成像的AI模型可應(yīng)用于預(yù)測(cè)個(gè)人的一些表征特性，從而促進(jìn)針對(duì)個(gè)人的精準(zhǔn)醫(yī)療。盡管已有英國(guó)生物銀行(UK Biobank)這樣的大規(guī)模人類神經(jīng)科學(xué)數(shù)據(jù)集，但在研究臨床人群或解決重點(diǎn)神經(jīng)科學(xué)問(wèn)題時(shí)，幾十到上百人的小規(guī)模數(shù)據(jù)樣本依舊是常態(tài)。
因此，在精確標(biāo)注的醫(yī)療數(shù)據(jù)量有限的情況下，如何訓(xùn)練出可靠的AI模型，正成為神經(jīng)科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域焦點(diǎn)問(wèn)題。
研究者們提出，使用機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的元學(xué)習(xí)解決上述難題。
元學(xué)習(xí)是過(guò)去幾年最火爆的學(xué)習(xí)方法之一，它希望模型可以在獲取已有知識(shí)的基礎(chǔ)上快速學(xué)習(xí)新的任務(wù)。
研究者通過(guò)對(duì)先前小樣本數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，個(gè)體的認(rèn)知、心理健康、人口統(tǒng)計(jì)學(xué)和其他健康屬性等表征特性與大腦成像數(shù)據(jù)之間存在一種內(nèi)在相關(guān)性?；谛颖緮?shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)集之間的這種相關(guān)性，研究者提出元匹配(meta-matching)的方法，將大數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練出來(lái)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型遷移到小數(shù)據(jù)集上，從而訓(xùn)練出更可靠的模型。
這一新方法已在英國(guó)生物銀行和人類連接組計(jì)劃(Human Connectome Project)的數(shù)據(jù)集上完成測(cè)評(píng)，較傳統(tǒng)方法體現(xiàn)出更高的準(zhǔn)確率。
實(shí)驗(yàn)顯示，這項(xiàng)新的訓(xùn)練框架非常靈活，可與任何機(jī)器學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，在小規(guī)模的數(shù)據(jù)集上，也可有效訓(xùn)練泛化性能好的AI預(yù)測(cè)模型。(作者:劉艷)
標(biāo)簽： 學(xué)習(xí)解決上述難題 新加坡國(guó)立大學(xué) 引入神經(jīng)科學(xué)
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