【斯坦福博士论文】推动医学人工智能发展的数据高效算法

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随着人工智能在医学实践中的逐步融合，对数据高效模型的需求变得尤为重要，特别是在医学领域获取大量标注数据集的高成本和复杂性背景下。本论文围绕三个核心主题展开： 利用主动学习解决标签稀缺问题 ：主动学习被用来战略性地选择最具信息量的数据点进行标注，从而最大化有限标注资源的效用。该研究提出了一种新颖的对抗表示主动学习框架，有效结合了对抗学习和主动学习，提升了在有限标注数据场景下模型的性能。此外，通过一个集中于医学症状识别的应用案例，该研究展示了如何通过主动学习应对远程医疗环境中长尾、多标签分布的挑战。 利用半监督学习和领域适应最大化未标注数据的利用 ：本论文通过开发方法，推动了半监督学习领域的前沿研究，充分利用医学环境中大量未标注数据的优势。所提出的AdaEmbed半监督领域适应 ………………………………