生物医学基盤モデル：調査

基盤モデルは、2021年に初めて紹介された大規模事前学習モデル（例：大規模言語モデル（LLM）や視覚言語モデル（VLM））であり、広範なラベルなしデータセットから教師なし学習によって学習し、多様な下流タスクで優れた性能を発揮します。これらのモデルはGPTのように、質問応答や視覚理解などさまざまな応用に適応でき、タスク特化型のAIモデルを上回る性能を示し、幅広い分野での応用性からこの名前が付けられました。生物医学基盤モデルの開発は、人工知能（AI）を活用して複雑な生物学的現象を理解し、医療研究と実践を進展させる上で大きな節目となります。本調査では、計算生物学、薬物探索および開発、臨床情報学、医療画像処理、公衆衛生といった生物医学分野の多様な領域における基盤モデルの可能性を探ります。この調査の目的は、基盤モデルの健康科学への応用に関する継続的な研究を促進することです。