由新加坡国立大学、字节跳动等机构合作的一项技术成果在神经生物学顶级期刊Nature Neuroscience上发布。这项研究首次将人工智能领域的元学习方法引入到神经科学及医疗领域，能在有限的医疗数据上训练可靠的AI模型，提升基于脑成像的精准医疗效果。
脑成像技术是神经科学发展的一个重要领域，能够直接观察大脑在信息处理和应对刺激时的神经化学变化、从而对疾病的诊断和治疗提供重要参照。理论上，基于脑成像的AI模型可应用于预测个人的一些表征特性，例如，智商、对于某种药物或某项治疗产生的临床效果等，从而促进针对个人的精准医疗，提高社会的医疗与护理水平。
