这项工作对针对多样化临床目标（包括分类、检测和报告生成）的医疗视觉问答（VQA）持续学习进行了系统评估。

  • 该研究探讨了现有方法缓解灾难性遗忘的能力。
  • 分析了任务顺序的敏感性以及序列如何影响性能保持。
  • 检查了低秩适应参数的演变以揭示权重漂移模式。

研究结果表明，当具有不同目标和监督格式的任务交错时，当前的持续学习方法难以维持稳定性与可塑性的平衡。