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《医疗数据的持续学习与任务适应性优化》
传统机器学习方法在面对新数据时往往导致灾难性遗忘，而医疗场景中数据分布偏移（如新疾病出现、新诊疗方案实施）要求模型具备持续学习（Continual Learning）和任务适应性优化（Task Adaptation Optimization）能力。例如，电子健康记录（EHR）随时间演变，新疾病谱的出现（如新型传染病）要求模型快速适应。这种动态性使得静态模型训练失效。随着医疗AI向实时化、个性化发展，持续学习技术将成为构建"活的"医疗AI系统的核心支柱，最终实现从"静态模型"到"动态智能体"的范式转变。
——来自博客 https://blog.csdn.net/jaxzheng/article/details/153310084
未采用持续学习机制，心电图模型3个月后性能下降27%。(单选)
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