突破瓶頸！AI元學習首次進入神經科學

如何將AI技術應用于罕見疾病樣本的分析仍是國內外科學家關注的熱點話題和急需突破的瓶頸。

5月16日，新加坡國立大學和字節跳動等機構在神經生物學期刊《自然·神經科學》發布了一項關于AI機器學習的最新研究。

該研究提出了一個簡單的模型，即元匹配(meta-matching)。與此同時，該研究首次將AI元學習(meta learning)方法引入神經科學及醫療領域，可在有限的醫療數據上訓練可靠的AI模型，提升基于腦成像的精準醫療效果。

腦成像技術可直接觀察大腦在信息處理和應對刺激時的神經化學變化，理論上，基于腦成像的AI模型可應用于預測個人的一些表征特性，從而促進針對個人的精準醫療。

該項研究是通過先分析過去的小樣本數據，然后發現人類的健康屬性，如個體認知狀態、心理狀況等表征與腦成像數據存在內生關系。基于上述的關聯，研究者提出元匹配的方法，利用AI機器學習訓練出更為可靠的模型。

該研究價值在于利用有限的醫療數據訓練出可靠的AI模型，并將其應用在智慧醫療中。

該研究成果將有利于某些罕見疾病的治療，為患者提供更加精確的醫療服務。

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