宁康团队：迁移学习模型或可促进基于微生物的跨区域疾病诊断

热心肠小伙伴们 2022-11-03

近日，华中科技大学宁康及其团队在Gut发表最新研究，将迁移学习引入疾病神经诊断模型，“借用”源城市有关疾病的成熟知识，辅助目标城市进行疾病诊断，提高了人工智能在缺乏目标城市微生物群模式信息时的诊断准确性和稳健性。

炎症性肠病人群肠道菌群的异质性具有显著的区域效应，这在很大程度上限制了基于微生物的疾病诊断的跨区域应用。目前，基于微生物的机器学习方法已用于炎症性肠病和2型糖尿病的诊断，但尚无法减轻跨区域效应。近日，华中科技大学宁康及其团队在Gut发表最新研究Overcoming regional limitations: transfer learning for cross-regional microbial-based diagnosis of diseases，将迁移学习引入疾病神经诊断模型，“借用”源城市有关疾病的成熟知识，辅助目标城市进行疾病诊断，提高了人工智能在缺乏目标城市微生物群模式信息时的诊断准确性和稳健性。

专家简介

宁康

华中科技大学生命科学与技术学院教授
生物信息与系统生物学系系主任

在生物信息学和微生物组学领域从事科研工作10余年，作为通讯或第一作者在Gut、Bioinformatics、PLoS Genetics、Plant Cell等高水平学术期刊发表学术论文40余篇，文章总引用超过1500次（Google Scholar）。作为负责人承担多项国家级科研项目，包括国家科技部十二五863课题、十三五重大研究计划课题、国家自然科学基金委面上项目和中德中心合作项目等。

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