在医疗保健应用中用于图形结构数据的自主监督学习:全面审查
Safa Ben Atitallah1, Chaima Ben Rabah2, Maha Driss1
1Robotics and Internet of Things Laboratory, Prince Sultan University, Riyadh, 12435, Saudi Arabia; RIADI Laboratory, National School of Computer Science, University of Manouba, Manouba, 2010, Tunisia.
本综述探讨了对图形结构化的医疗保健数据的自我监督学习 (SSL). SSL有效地利用未标记的数据来改善疾病预测,医学成像和药物发现.
科学领域:
- 图形结构化数据分析数据分析.
- 机器学习在医疗保健中的应用
- 生物医学信息学是生物医学信息学.
背景情况:
- 医疗保健数据越来越复杂和相互联系.
- 图形数据结构擅长模拟这些关系.
- 有限的标记数据需要先进的学习技术,如自主监督学习 (SSL).
研究的目的:
- 为医疗保健中的图形结构数据提供SSL方法的全面审查.
- 探索将SSL应用到医疗保健数据中的挑战和机会.
- 评估SSL在各种医疗保健应用中的有效性.
主要方法:
- 对SSL在医疗保健中的图形数据现有文献进行系统审查.
- 对用于疾病预测,医学图像分析和药物发现的SSL技术的分析.
- 批判性评估SSL方法的性能,优势和局限性.
主要成果:
- SSL提供了一个强大的范式,用于从未标记的图形结构化的医疗保健数据中学习表示.
- 在各种医疗保健应用中,SSL技术显示出有前途,包括预测,诊断和发现.
- 该审查确定了SSL在这个领域的关键挑战和未来研究方向.
结论:
- 自主监督学习是释放图形结构化医疗保健数据潜力的关键工具.
- 这篇论文是该领域的研究人员和从业人员的基础资源.
- 在医疗保健图形数据中SSL的应用有望显著提高患者的治疗效果并加速医学进步.
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