截断重要性采样（TIS）在医疗AI大模型训练中的优化路径

摘要：
医疗AI大模型训练面临数据不平衡、标注成本高昂、计算资源消耗巨大等核心挑战。截断重要性采样（Truncated Importance Sampling, TIS）作为一种先进的方差缩减技术，通过智能筛选高价值样本并抑制异常值影响，为解决上述问题提供了新路径。本文系统阐述TIS的数学原理，深入分析其在医疗场景下的适配性，提出面向医疗AI大模型训练的TIS实现框架，涵盖数据预处理、采样策略设计、分布式训练优化等关键环节。通过在胸部X光疾病诊断、电子病历风险预测、医学影像分割等任务上的实验验证，证明TIS方法在保持模型性能的同时，可显著提升训练效率（加速比达1.8-3.2倍）、降低标注需求（减少30%-50%标注量），并增强模型对罕见病例的识别能力。本研究为医疗AI大模型的高效训练提供了可复现的技术方案和实践指南。

关键词： 截断重要性采样；医疗AI大模型；训练优化；数据不平衡；方差缩减；分布式训练；PyTorch实现

1 引言：医疗AI大模型训练的挑战与机遇

1.1 医疗AI大模型的发展现状

近年来，以Transformer架构为基础的大语言模型（LLMs）和视觉大模型（VLMs）在医疗领域展现出巨大潜力。例如：

• GPT-5 在USM