Definizione
Il Transformer è un’architettura di Deep learning introdotta nel 2017. Ha rivoluzionato il Natural Language Processing (NLP) e molte altre applicazioni dell’Intelligenza Artificiale (IA) grazie alla sua capacità di gestire le dipendenze a lungo termine e parallelizzare il calcolo in modo efficiente.
Le principali caratteristiche di un Transformer sono:
- Meccanismo di Self-Attention: consente al modello di pesare l’importanza di ogni parola in una frase rispetto alle altre, migliorando la comprensione del contesto.
- Elaborazione parallela: a differenza di altri tipi di reti usate per l’elaborazione del linguaggio naturale, i Transformer elaborano le sequenze in parallelo, rendendoli più veloci ed efficienti.
- Architettura Encoder-Decoder: l’encoder analizza l’input e ne estrae una sua rappresentazione, il decoder genera l’output sulla base di questa rappresentazione
Applicazioni in medicina
- Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) medico: Modelli Transformer vengono utilizzati per analizzare cartelle cliniche elettroniche (EHR), referti medici e documentazione sanitaria, migliorando la diagnosi e l’estrazione di informazioni critiche.
- Supporto alle diagnosi basato su immagini: Vision Transformers (ViT) e varianti specializzate vengono impiegati per analizzare immagini mediche come radiografie, risonanze magnetiche e istopatologie, migliorando l’identificazione di anomalie.
