Definizione
Un Foundation Model (Modello Fondativo) è un modello di intelligenza artificiale addestrato su grandi quantità di dati, spesso utilizzando tecniche di apprendimento auto-supervisionato, per acquisire una conoscenza generale che può essere adattata a una vasta gamma di compiti specifici. Questi modelli sono caratterizzati da un’elevata scalabilità, generalizzazione e la capacità di essere adattati tramite fine-tuning per applicazioni specifiche con una quantità ridotta di dati aggiuntivi.
Esempi di Foundation Models includono modelli di grandi dimensioni come GPT e BERT nell’ambito della comprensione del linguaggio naturale (NLP) oppure SAM (Segment Anything Model) nel campo della segmentazione di immagini.
Applicazioni in Medicina
Analisi e generazione di testi clinici: modelli NLP come GPT possono supportare la scrittura automatizzata di referti medici e l’estrazione di informazioni da cartelle cliniche elettroniche.
Diagnosi da immagini mediche: modelli fondativi per la visione artificiale e la segmentazione (es. SAM) possono essere adattati per rilevare e segmentare anomalie in radiografie, TAC e risonanze magnetiche.
