医学AI中的少样本学习

少样本学习旨在让模型仅从极少数量的标注样本中学习新概念或任务，这是医学AI的关键挑战，因为高质量医疗数据往往稀缺且标注成本高昂。

第一步：核心问题定义
在医学AI中，许多任务（如识别罕见病影像、为新兴生物标志物分类）无法提供大规模标注数据集。传统深度学习模型参数庞大，依赖大量数据，否则会严重过拟合。少样本学习的目标是设计能够在“支持集”（如5张罕见病CT切片）中快速学习新类别，并对“查询集”中的新样本进行准确预测的模型。

第二步：关键技术范式——基于度量的方法
一种主流方法是学习一个通用的“度量空间”。其过程是：

1. 预训练（元学习阶段）：利用大量基类数据（如常见病的胸部X光片）训练一个特征提取网络，目标不是直接分类，而是让网络学会提取具有判别性的特征，并调整距离度量函数（如余弦相似度、欧氏距离），使得同类样本在特征空间中“靠近”，异类样本“远离”。
2. 少样本适应（任务阶段）：当面对包含N个类别、每类K个样本的少样本任务时，将支持集样本通过预训练的特征提取器映射到该度量空间。
3. 最近邻分类：对于查询样本，计算其与支持集所有样本在度量空间中的距离，通过最近邻或原型（求同类样本特征均值得到“原型”）距离进行分类。这模拟了医生通过对比少数典型病例进行诊断的过程。

第三步：关键技术范式——基于优化的方法
另一种思路是让模型学会“如何快速学习”。其核心是元学习器（如基于循环神经网络或记忆网络的优化算法）：

1. 元训练：在大量少样本任务上训练。每个任务都模拟一个少样本场景。
2. 内循环更新：对于每个任务，模型（学习器）根据支持集的少量样本，进行几步梯度下降，快速调整参数以适应新任务。
3. 外循环更新：元学习器根据学习器在查询集上的表现，评估并优化其内循环的“学习规则”（如参数初始值或梯度更新方式）。最终目标是获得一个能快速适应新任务的优良模型初始参数。

第四步：在医学中的典型应用与挑战

• 应用：
  • 医学影像：在仅有少量标注的情况下，识别罕见病变（如特定脑瘤亚型）、新出现的皮肤病灶。
  • 病理学：基于少数组织切片，辅助诊断罕见癌症。
  • 基因组学：对稀缺的病人样本进行疾病亚型分类。
  • 药物发现：预测针对新靶点或罕见病的分子活性。
• 独特挑战：
  • 领域差异大：从自然图像预训练的模型直接迁移到医学图像效果常不佳，需使用医学基类数据预训练。
  • 类内差异与类间相似：同一疾病在不同病人身上表现差异大，而不同疾病可能表现相似，加大了少样本下区分的难度。
  • 数据隐私与异构性：少样本数据可能来自不同机构，设备、协议差异导致特征分布不一致。

第五步：前沿方向
当前研究集中于提升少样本学习的鲁棒性与泛化能力：

1. 与自监督学习结合：先通过无标注医学数据以自监督方式（如预测图像旋转、修复遮挡部分）进行大规模预训练，获得强大的通用特征表示，再微调到少样本任务上。
2. 数据增强与生成：在特征空间或图像空间进行针对性增强，或使用生成模型（如GANs）合成符合医学规律的少数类样本，但要严格保证合成样本的生物学合理性。
3. 任务与算法设计：设计更贴合医学诊断逻辑的元学习任务，以及能处理医学数据复杂关系（如图结构、时序性）的少样本学习架构。

少样本学习使AI系统更接近人类医生从有限经验中学习和推理的能力，是推动医学AI迈向更广泛、更个性化临床应用的关键技术路径。