医療画像解析における機械学習の主な課題の一つは、大規模で多様なアノテーション付きデータセットの不足です。医療画像はフォーマット、サイズ、パラメータなどが異なるため、機械学習のためには膨大な前処理と標準化が必要とされます。この課題に対処するためには、大規模で多様なデータセットを整備し、標準化することが重要です。また、希少な疾患や特定の状態に対するアノテーション付きデータセットの不足も課題となっています。
有効なアプローチとしては、複数の医療画像データセットを統合し、機械学習モデルやクロスドメインフューショットラーニングアルゴリズムの開発と標準化評価を容易にするメタデータセットの導入が挙げられます。このようなアプローチにより、異なる医療領域やタスクをカバーするデータセットを利用し、機械学習モデルの効果的なトレーニングや評価を行うことが可能となります。