在医疗AI领域，数据匮乏始终是制约算法落地的核心难题。传统深度学习模型需要数万级标注样本才能达到临床可用标准，而罕见病诊断、新型病原体检测等场景往往只能获取数十个有效样本。元学习（Meta-Learning）通过"学会学习"的范式创新，为解决这一矛盾提供了突破性技术路径。本文将以三个典型医疗场景为切
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在医疗AI领域，数据匮乏始终是制约算法落地的核心难题。传统深度学习模型需要数万级标注样本才能达到临床可用标准，而罕见病诊断、新型病原体检测等场景往往只能获取数十个有效样本。元学习（Meta-Learning）通过"学会学习"的范式创新，为解决这一矛盾提供了突破性技术路径。本文将以三个典型医疗场景为切