Umfrage zu Transfer-Lernansätzen im maschinellen Lernen digitaler Gesundheitsdaten

Das maschinelle Lernen und digitale Gesundheitsdaten haben zu zahlreichen Forschungserfolgen geführt, die darauf abzielen, die digitale Gesundheitstechnologie zu verbessern. Der Einsatz des maschinellen Lernens im digitalen Gesundheitsbereich ist jedoch mit Herausforderungen in Bezug auf die Datenverfügbarkeit verbunden, wie z. B. unvollständige, unstrukturierte und fragmentierte Daten sowie Probleme im Zusammenhang mit Datenschutz, Sicherheit und Standardisierung von Datenformaten. Darüber hinaus besteht das Risiko von Verzerrungen und Diskriminierungen in den Modellen des maschinellen Lernens. Daher kann die Entwicklung eines genauen Vorhersagemodells von Grund auf eine teure und komplizierte Aufgabe sein, die oft umfangreiche Experimente und komplexe Berechnungen erfordert. Transfer-Lernmethoden haben sich als praktikable Lösung zur Bewältigung dieser Probleme herausgebildet, indem Wissen von einer zuvor trainierten Aufgabe übertragen wird, um leistungsstarke Vorhersagemodelle für eine neue Aufgabe zu entwickeln. Dieses Umfragepapier bietet eine umfassende Studie über die Wirksamkeit des Transferlernens für digitale Gesundheitsanwendungen, um die Genauigkeit und Effizienz von Diagnosen und Prognosen zu verbessern sowie die Gesundheitsdienste zu optimieren. Der erste Teil dieses Umfragepapiers präsentiert und diskutiert die häufigsten digitalen Gesundheitssensoriktechnologien als wertvolle Datenressourcen für Anwendungen des maschinellen Lernens, einschließlich Transferlernen. Der zweite Teil erörtert die Bedeutung des Transferlernens, indem er die Kategorien und Typen des Wissenstransfers klarstellt. Er erklärt auch Transfer-Lernmethoden und -strategien sowie deren Rolle bei der Bewältigung der Herausforderungen bei der Entwicklung genauer Modelle des maschinellen Lernens, insbesondere auf digitalen Gesundheitsdaten. Zu diesen Methoden gehören Merkmalsextraktion, Feinabstimmung, Domänenanpassung, Mehrfachaufgabenlernen, föderiertes Lernen und Few-/Single-/Zero-Shot-Lernen. Dieses Umfragepapier hebt die Hauptmerkmale jeder Transfer-Lernmethode und -strategie hervor und erörtert die Einschränkungen und Herausforderungen bei der Anwendung des Transferlernens für digitale Gesundheitsanwendungen. Insgesamt ist dieses Papier eine umfassende Umfrage zu Transfer-Lernmethoden auf digitalen Gesundheitsdaten, die darauf abzielt, Forscher zu inspirieren, Wissen über Transfer-Lernansätze und deren Anwendungen in der digitalen Gesundheit zu erlangen, die aktuellen Transfer-Lernansätze in der digitalen Gesundheit zu verbessern, neue Transfer-Lernstrategien zu entwickeln, um die bestehenden Einschränkungen zu überwinden, und sie auf eine Vielzahl von digitalen Gesundheitstechnologien anzuwenden.