Transfer Learning for Medical Imaging

Prepublicación sobre aprendizaje por transferencia para análisis endoscópico e IA en el borde. Informa de hasta un 40 % menos de tiempo de entrenamiento en su análisis mediante simulación; no es una mejora de precisión del 40 % ni evidencia de despliegue clínico o aprobación regulatoria.

Idioma del documento original: Inglés. El idioma de la interfaz no traduce el documento fuente.

Transfer Learning for Medical Imaging: Enhancing AI in Endoscopic Diagnosis Achievements and Future Directions arXiv Category: Computer Vision (cs.CV) Image Processing (eess.IV) Preprint for: arXiv.org Roble Mumin eMail LinkedIn Profile March 24, 2025 Abstract Transfer learning has become a key enabler in medical image analysis, allowing pre-trained deep learning models to be adapted for specialized medical tasks while addressing critical challenges such asdata scarcityandhigh annotation costs. This study investigates its role in improvingdiagnostic accuracyandcomputational efficiency, with a specific focus on its application inendoscopic image analysis. Experimental results demonstrate that transfer learning can reducetraining timeby up to 40% while enhancingdiagnostic precision, particularly inresource-constrained clin- ical environments. Additionally, we explore its integration withedge AI architectures to enable decentralized, real-time decision-making, reducing reliance on cloud-based com- puting. Beyond technical advancements, this study evaluates criticalethical and regulatory considerationsto ensure responsible AI deployment in clinical practice. Compliance withGDPR, HIPAA, and EU-MDR 2017 is analyzed to establish a framework for the safe and transparent integration of AI-driven diagnostics. By contextualizing transfer learning’s role in modern healthcare, this work highlights its potential to support the next generation ofintelligent, efficient, and…
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Roble Mumin “Transfer Learning for Medical Imaging”. 2025-03-24. Disponible en: Página del documento

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