新加坡国立大学、字节跳动等机构合作的技术成果近期在神经生物学期刊《自然·神经科学》发布，该研究首次将AI元学习（meta learning）方法引入神经科学及医疗领域，可在有限的医疗数据上训练可靠的AI模型，提升基于脑成像的精准医疗效果。这一新方法已在英国生物银行和人类连接组计划（Human Connectome Project）的数据集上完成测评，较传统方法体现出更高的准确率。实验显示，这项新的训练框架非常灵活，可与任何机器学习算法相结合，在小规模的数据集上，也可有效训练泛化性能好的AI预测模型。（科技日报）
