在医学数据集的训练算法期间面临的许多问题中，以下三个是最常见：类别不均衡多任务数据集大小对于这些问题，本文将分享一些解决的方法。类别不均衡挑战在现实世界中，我们看到的健康人远远比患病的人要多得多，这也反映了在医学数据集中，健康和患病类别的样本数量是不平均。在医疗数据集和信用卡欺诈数据集中，你可能会看到正样本的数量是负样本的一百倍。所以模型训练的结果往往被误认为是表现出色的，然而实际上却并非如此。如果使用accuracy＿score准确度这样的简单度量，就会发生这种情况。准确度对于这类数据集来说不是一个很好的度量标准，因为标签严重倾斜，所以一个只输出正常标签的神经网络的准确率甚至还能略高于90％。
解决方案：终上所述，我们可以定义更有用的指标，例如F1度量或＂精确度／召回率＂。精确度定义为＂真正例个数／（真正例个数＋假正例个数）＂，在假正例很多的情况下，这是一个很好的度量；另一方面，召回率定义为＂真正例个数／（真正例个数＋假反例个数）＂，在假反例本很多的情况下，这是一个很好的度量。医疗领域的大多数模型是这种情况，但是我们也经常需要同时考虑假正例个数和假反例个数，这就是F1度量的功能，它在精确度（Precision）和召回率（Recall）之间取得均衡，由公式2 ＊ （（Precision＊Recall） ／ （Precision＋Recall））给出。处理类不均衡的另一种流行技术是＂重采样＂，这是从多数类（样本过多的那一类）中删除样本（称为欠采样）或在少数类中添加样本（称为过采样）来在这两个类之间取得均衡的行为。尽管它们可以通过使用复杂的重采样技术来解决，但它们具有自己的缺点，如信息丢失和过拟合。多任务挑战在现实世界中，通常仅预测健康或患病是不够的，我们经常需要将医疗数据分为多个类别或标签，例如，仅从心律中检测出心律失常并没有什么市场，对患者进行分析判断得到哪种心律失常更有价值，例如病状可能是房颤，室上性心动过速或任何其他类型。从理论上讲，可以为需要分类的每个标签训练单独的神经网络模型，但是这对于写代码来说是非常不切实际的，如果我们可以将所有这些分类模型组合到一个返回多个预测的单个 神经网络中，就比较有价值。
解决方案：我们可以使用一种称为＂多类别分类＂或＂多标签分类＂的方法来应对这一挑战。这两种方法略有不同，在多类别中，数据样本的类别是互斥的，而在多标签中，数据样本可以属于多个类别。在医学领域，我们通常使用多标签分类，因为如果患者被诊断为肺不张（肺的膨胀不全），则并不意味着他／她就不会有心脏肥大。我们将模型最后一层的分数再传递给Sigmoid激活函数，这会把最后一层的每个分数转换为0到1之间的值，而与其他分数无关。对于多标签分类，我们选择的损失函数变为binary＿crossentropy，其中由于我们使用了Sigmoid激活函数，因此每个标签都被视为独立的伯努利分布。在需要多类的情况下，可以用损失函数设置为categorical＿crossentropy的softmax激活函数来替换Sigmoid激活函数。数据集大小挑战另外一个处理医学数据集的挑战为数据集的大小。大型训练数据集除了具有良好的体系结构外，还对模型的性能起着重要的作用，但可用于疾病的患者数据数量往往不够。低数据集大小会导致高偏差和高方差，这些原因导致模型的推广和优化困难。
解决方案：为了解决模型优化的困难，我们可以使用一种称为＂迁移学习＂的方法，其中我们使用从相关网络较低层中学习来训练较高层，而无需它们从头开始学习。由于先前的训练，较低的图层可以用作良好的特征提取器，因此我们可以根据数据集对其进行微调，该技术优化速度更快，并减少了训练新模型所需的数据量。为了解决模型泛化的困难，我们可以使用一种称为＂数据增强＂的技术，将数据提供给模型之前，可以对样本进行一些随机转换，这样我们可以使模型对于大小或亮度等微小变化保持不变。诸如水平或垂直翻转图像，更改图像的亮度或对比度，将图像旋转或缩放到一定程度之类的做法都有助于数据扩充。此技术在小型数据集中避免过度拟合非常有用。
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