本文探讨了将迁移学习应用于医疗保健领域对提升患者预后和降低成本的潜力。通过利用人工智能模型，迁移学习能够从一个医疗数据集学到的知识转移到另一个相关数据集，从而提高模型性能并加速新医疗工具的开发。本文强调了迁移学习在疾病诊断、治疗规划和药物发现中的应用，并探讨了其在医疗保健领域的未来发展方向。 (注：系统自动识别，请以正文为准。)
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