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动物病理知识迁移，破解医疗AI数据荒[期待][期待]

在医疗成像领域，训练AI模型往往需要大量人体组织图像，获取起来难度很大。一种方法是用动物组织图像来代替，但动物和人差异还是很大，迁移起来很困难。

1月26日发表在《自然·生物工程》上的一篇论文提出了一种称为 “跨物种学习”的新方法。这一方法首先学习动物身上的病理变化模式，再把这一变化模式作为知识迁移到人类图像分析中。

结果表明，这种方法可以有效解决医学数据匮乏的问题，特别是对新出现的诊疗技术的“冷启动”更有价值。