論文の概要: Meta-learning in healthcare: A survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02877v1
- Date: Sat, 5 Aug 2023 13:11:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-08 18:08:27.411430
- Title: Meta-learning in healthcare: A survey
- Title（参考訳）: 医療におけるメタラーニング:調査
- Authors: Alireza Rafiei, Ronald Moore, Sina Jahromi, Farshid Hajati, Rishikesan
Kamaleswaran
- Abstract要約: メタラーニングは、事前の知識と経験を利用することで、モデルの能力を改善することを目的としている。
まず,メタラーニングの理論的基礎と重要な方法について述べる。
次に、医療分野で採用されているメタラーニングのアプローチを、マルチ/シングルタスク学習とマルチ/ショット学習の2つの主要なカテゴリに分けます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9449650062296823
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As a subset of machine learning, meta-learning, or learning to learn, aims at
improving the model's capabilities by employing prior knowledge and experience.
A meta-learning paradigm can appropriately tackle the conventional challenges
of traditional learning approaches, such as insufficient number of samples,
domain shifts, and generalization. These unique characteristics position
meta-learning as a suitable choice for developing influential solutions in
various healthcare contexts, where the available data is often insufficient,
and the data collection methodologies are different. This survey discusses
meta-learning broad applications in the healthcare domain to provide insight
into how and where it can address critical healthcare challenges. We first
describe the theoretical foundations and pivotal methods of meta-learning. We
then divide the employed meta-learning approaches in the healthcare domain into
two main categories of multi/single-task learning and many/few-shot learning
and survey the studies. Finally, we highlight the current challenges in
meta-learning research, discuss the potential solutions and provide future
perspectives on meta-learning in healthcare.
- Abstract（参考訳）: 機械学習、メタ学習、学習のサブセットとして、事前の知識と経験を駆使してモデルの能力を改善することを目指している。
メタラーニングパラダイムは、サンプルの不足、ドメインシフト、一般化といった従来の学習アプローチの課題に適切に対処することができる。
これらの特徴は、利用可能なデータが不十分であり、データ収集方法が異なる様々な医療状況において、影響力のあるソリューションを開発するのに適した選択肢としてメタラーニングを位置づけている。
この調査は、医療領域における幅広いメタラーニングアプリケーションについて論じ、それが重要な医療課題にどのように対処できるのか、どこで対応できるかについての洞察を提供する。
まずメタラーニングの理論的基礎と重要な方法について述べる。
次に,医療分野で採用されているメタラーニングのアプローチを,マルチタスク学習とマルチタスク学習の2つの主要なカテゴリに分け,その研究を調査した。
最後に、メタラーニング研究における現在の課題に注目し、潜在的な解決策を議論し、医療におけるメタラーニングの将来展望を提供する。
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