이 논문은 생체의료 시계열 데이터에 대한 소량 학습 기술을 종합적으로 검토하고 비교한다. 생체의료 시계열 데이터는 웨어러블 센서 기술의 발전과 의료 기록의 디지털화로 인해 급증하고 있다. 데이터 기반 모델은 장기 모니터링 기능 향상, 조기 질병 감지 및 개입, 개인 맞춤형 의료 제공 등을 통해 임상 진단과 환자 관리를 개선할 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있다. 그러나 깊이 레이블링된 데이터셋에 대한 접근성이 제한되어 데이터 집약적인 딥러닝 모델 학습에 많은 장벽이 존재한다. 이를 해결하기 위해 소량의 예제로도 새로운 작업을 효과적으로 학습할 수 있는 인간과 유사한 능력을 모델에 부여하는 소량 학습 기술이 부상하고 있다.
이 논문은 생체의료 시계열 데이터에 대한 소량 학습 기술의 현황을 종합적으로 검토하고 전통적인 데이터 기반 접근법과 비교한다. 데이터 기반, 모델 기반, 메트릭 기반, 최적화 기반, 하이브리드 소량 학습 기술을 소개하고 각각의 장단점을 논의한다. 또한 생체의료 시계열 데이터에 대한 소량 학습의 임상적 이점과 한계를 살펴본다. 이를 통해 생체의료 시계열 데이터에 대한 소량 학습의 현재 상황과 향후 연구 및 응용 분야에 대한 통찰을 제공한다.
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