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SpiroActive: An Active Learning Method for Efficient Data Acquisition
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内容提要
本研究提出了一种主动学习方法，旨在提高呼吸疾病（如慢性阻塞性肺病）数据获取和标注的效率。该方法通过智能选择样本，显著降低资源消耗，并实现与传统模型相媲美的效果，具有广泛应用潜力。
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关键要点
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呼吸疾病（如慢性阻塞性肺病）是全球健康的重要负担。
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慢性阻塞性肺病是导致健康状况不佳的第七大原因，也是全球第三大死亡原因。
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2019年，慢性阻塞性肺病导致了322.3万人的死亡。
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早期识别和诊断对有效缓解呼吸疾病至关重要。
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本研究提出的主动学习方法通过智能选择样本，提高了数据获取和标注的效率。
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该方法显著降低了资源消耗，并实现了与传统模型相媲美的效果。
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主动学习方法具有广泛的应用潜力。
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