医学人工智能对比学习的系统审查:基础,生物医学模式和未来方向
George Obaido1, Ibomoiye Domor Mienye1, Kehinde Aruleba1
1Center for Artificial Intelligence and Multidisciplinary Innovations, Department of Auditing, College of Accounting Sciences, University of South Africa, Pretoria 0002, South Africa.
Bioengineering (Basel, Switzerland)
|February 27, 2026
概括
对比式学习是提高医疗人工智能 (AI) 的关键自我监督方法,通过从没有标签的数据中学习. 这篇评论探讨了医疗AI中的应用,挑战和未来方向.
科学领域:
- 医学的人工智能 (AI)
- 机器学习 机器学习
- 数据表示学习学习数据表示学习
背景情况:
- 高质量的数据表示对于医疗人工智能系统在预测,诊断和临床决策方面至关重要.
- 由于成本,隐私和专家标签需求,大量注释医疗数据集的有限可用性推动了对自我监督学习的兴趣.
- 对比式学习是一种突出的自我监督方法,在AI中推进代表性学习.
研究的目的:
- 在医学AI领域提供对比学习的全面审查.
- 突出理论基础,方法学的进步和医学对比学习的多样化应用.
- 识别挑战并讨论新兴趋势,以促进数据高效,可靠和可泛化的医疗AI.
主要方法:
- 对比学习的理论基础的审查.
- 对医疗数据的方法发展和调整进行分析.
- 检查医疗成像,电子健康记录,生理信号和基因组学中的应用.
主要成果:
- 对比学习在各种医疗AI领域都产生了重大影响.
- 关键的挑战包括最佳对构造,数据增强灵敏度和评估协议标准化.
- 新兴趋势包括多式联运,联合学习和保护隐私的技术.
结论:
- 对比式学习为克服医疗AI数据限制提供了一个强大的范式.
- 应对已确定的挑战和探索新趋势对于未来的进步至关重要.
- 本综述综合了当前的知识,并指出了推进医疗人工智能系统的方向.
