2021년에 처음 소개된 파운데이션 모델은 광범위한 비지도 학습을 통해 대규모 미표지 데이터셋에서 학습된 대형 사전 훈련 모델(예: LLM 및 VLM)을 의미합니다. GPT와 같은 이러한 모델은 질문 응답 및 시각 이해와 같은 다양한 응용 분야에 적용될 수 있으며, 특정 작업 AI 모델보다 성능이 뛰어나고 광범위한 분야에 적용 가능하여 그 이름을 얻었습니다. 생물의학 파운데이션 모델의 개발은 복잡한 생물학적 현상을 이해하고 의학 연구 및 실습을 발전시키는 데 있어 인공 지능(AI)의 사용에 있어 중요한 이정표가 됩니다. 본 설문 조사는 전산 생물학, 약물 발견 및 개발, 임상 정보학, 의료 영상, 공중 보건을 포함한 생물의학 분야 내 다양한 도메인에서 파운데이션 모델의 잠재력을 탐구합니다. 이 설문 조사의 목적은 건강 과학에 파운데이션 모델을 적용하는 연구에 영감을 주는 것입니다.
시사점, 한계점
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파운데이션 모델은 다양한 생물의학 분야에서 잠재력을 가지고 있습니다.
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GPT와 같은 모델은 다양한 다운스트림 작업에 적용 가능합니다.
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생물의학 파운데이션 모델은 AI를 사용하여 복잡한 생물학적 현상을 이해하고 의학 연구를 발전시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
