Bridging Data Gaps in Healthcare: A Scoping Review of Transfer Learning in Structured Data Analysis
Rattachement africain : sg, us, cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Background: Clinical and biomedical research in low-resource settings often faces substantial challenges due to the need for high-quality data with sufficient sample sizes to construct effective models. These constraints hinder robust model training and prompt researchers to seek methods for leveraging existing knowledge from related studies to support new research efforts. Transfer learning (TL), a machine learning technique, emerges as a powerful solution by utilizing knowledge from pretrained models to enhance the performance of new models, offering promise across various healthcare domains. Despite its conceptual origins in the 1990s, the application of TL in medical research has remained limited, especially beyond image analysis. This review aims to analyze TL applications, highlight overlooked techniques, and suggest improvements for future healthcare research. Methods: Following the PRISMA-ScR guidelines, we conducted a search for published articles that employed TL with structured clinical or biomedical data by searching the SCOPUS, MEDLINE, Web of Science, Embase, and CINAHL databases. Results: We screened 5,080 papers, with 86 meeting the inclusion criteria. Among these, only 2% (2 of 86) utilized external studies, and 5% (4 of 86) addressed scenarios involving multi-site collaborations with privacy constraints. Conclusions: To achieve actionable TL with structured medical data while addressing regional disparities, inequality, and privacy constraints in healthcare research, we advocate for the careful identification of appropriate source data and models, the selection of suitable TL frameworks, and the validation of TL models with proper baselines.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Bridging Data Gaps in Healthcare: A Scoping Review of Transfer Learning in Structured Data Analysis
- Date Crossref
- 01/01/2025
- Éditeur
- American Association for the Advancement of Science (AAAS)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Duke-NUS Medical School pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Duke University Department of Biostatistics and Bioinformatics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Singapore General Hospital Department of Anesthesiology pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
Peking University Beijing International Center for Mathematical Research pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Peking University International Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
New York University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Beijing International Studies University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Columbia University Department of Biostatistics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Data Storage Institute pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
National University of Singapore Institute of Data Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Institute of Data Science pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
Centre for Quantitative Medicine pays non établi dans la noticeInstitution
Duke-NUS Medical School, Department of Biostatistics and Bioinformatics — Duke University et Department of Anesthesiology — Singapore General Hospital, avec 9 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.