医疗领域主要采用哪种深度学习模型，为什么这种模型效果要好，怎么进行小样本学习？

深度学习模型有很多种，主要还是取决于应用的领域。比如药物发现领域，可能会用图卷积的网络，两种图卷积的模型都可以使用。如果是一些文本的记录，肯定会用到NLP以及相关的模型；而对于医疗图片，目前来说比较前沿的都会用GAN（生成时对抗网络）来做，训练一个图像分割器，以及一个生成器，来训练一个更好的模型。

当然对于medical image来说，现在是比较容易做的。但是因为GAN有一个很大的问题，就是训练比较难。对于图像分割，用FCN可以取得一个好的效果。小样本的学习，可以通过数据增强的方式，把数据集扩大，同时训练时不要选择太过复杂的网络，以避免一些问题，同时也可以进行一些数据的收集，以便在未来获得一个通用性更强的模型。