クロスドメインフューショットラーニングの課題の一つは、異なるドメイン間での知識転送が困難であることです。医療画像解析においては、画像のモダリティや疾患の表現の違いなど、異なる医療分野やクリニック間でのデータの特性のばらつきが課題となります。さらに、異なる医療画像解析タスクの性質も異なり、二値分類、多クラス分類、多ラベル分類などの違いがあります。
これらの課題に対処するための解決策として、良好な前処理と標準化が重要です。異なるドメイン間での知識転送を実現するためには、機械学習アルゴリズムを開発し、複雑なタスクに対応できるようにする必要があります。また、異なるドメインやタスクをカバーするメタデータセットの導入が有効であり、クロスドメインフューショットラーニングの研究や開発に貢献します。