炎症性肠病人群肠道菌群的异质性具有显著的区域效应,这在很大程度上限制了基于微生物的疾病诊断的跨区域应用。目前,基于微生物的机器学习方法已用于炎症性肠病和2型糖尿病的诊断,但尚无法减轻跨区域效应。近日,华中科技大学宁康及其团队在Gut发表最新研究Overcoming regional limitations: transfer learning for cross-regional microbial-based diagnosis of diseases,将迁移学习引入疾病神经诊断模型,“借用”源城市有关疾病的成熟知识,辅助目标城市进行疾病诊断,提高了人工智能在缺乏目标城市微生物群模式信息时的诊断准确性和稳健性。