簡介

在健康領(lǐng)域，大多數(shù)大型語言模型（LLM）的研究都集中在臨床任務(wù)上。然而，移動和可穿戴設(shè)備很少被整合到這些任務(wù)中，為個人健康監(jiān)測提供了豐富的縱向數(shù)據(jù)。在這里，我們介紹了個人健康大型語言模型（PH-LLM），它是從Gemini進(jìn)行微調(diào)而來，用于理解和推理數(shù)字時間序列的個人健康數(shù)據(jù)。我們創(chuàng)建和策劃了三個數(shù)據(jù)集，測試了1）從睡眠模式、身體活動和生理反應(yīng)中產(chǎn)生個性化見解和建議的能力，2）專業(yè)領(lǐng)域知識，以及3）預(yù)測自報睡眠結(jié)果。對于第一個任務(wù)，我們與領(lǐng)域?qū)＜液献髟O(shè)計了857個案例研究，以評估睡眠和健身領(lǐng)域中的實際情況。通過全面評估領(lǐng)域特定的評分標(biāo)準(zhǔn)，我們觀察到Gemini Ultra 1.0和PH-LLM在健身方面與專家表現(xiàn)不具有統(tǒng)計學(xué)差異，而專家仍然優(yōu)于睡眠，微調(diào)PH-LLM提供了使用相關(guān)領(lǐng)域知識和個性化信息的睡眠見解的顯著改進(jìn)。我們使用多項選擇睡眠醫(yī)學(xué)和健身考試來評估PH-LLM的領(lǐng)域知識。PH-LLM在睡眠方面達(dá)到了79％，在健身方面達(dá)到了88％，超過了一組人類專家的平均分?jǐn)?shù)。最后，我們訓(xùn)練PH-LLM根據(jù)可穿戴數(shù)據(jù)的文本和多模式編碼表示來預(yù)測自報睡眠質(zhì)量結(jié)果，并證明多模式編碼是必要的，以匹配專門的判別模型的性能。雖然在安全關(guān)鍵的個人健康領(lǐng)域中需要進(jìn)一步的開發(fā)和評估，但這些結(jié)果證明了Gemini模型的廣泛知識和能力，以及將生理數(shù)據(jù)與個人健康應(yīng)用相結(jié)合的好處，就像PH-LLM所做的那樣。

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圖表

解決問題

論文旨在解決移動和可穿戴設(shè)備提供的個人健康數(shù)據(jù)的挖掘和應(yīng)用問題，通過創(chuàng)建和維護(hù)三個數(shù)據(jù)集，測試個性化見解和建議的生成、領(lǐng)域?qū)＜抑R和自我報告睡眠結(jié)果的預(yù)測等任務(wù)。

關(guān)鍵思路

論文提出了Personal Health Large Language Model (PH-LLM)，通過對Gemini進(jìn)行fine-tune，可以理解和推理數(shù)字時間序列個人健康數(shù)據(jù)，利用上下文信息和領(lǐng)域知識生成個性化的見解和建議。實驗結(jié)果表明，PH-LLM在領(lǐng)域知識和個性化信息方面可以與專家相媲美，同時在自我報告睡眠結(jié)果的預(yù)測方面也有很好的表現(xiàn)。

其它亮點

論文設(shè)計了857個案例研究，測試PH-LLM生成個性化見解和建議的能力，同時進(jìn)行了多項評估，包括領(lǐng)域?qū)＜抑R的多項選擇測試和自我報告睡眠結(jié)果的預(yù)測。實驗結(jié)果表明，PH-LLM在領(lǐng)域知識和個性化信息方面可以與專家相媲美，同時在自我報告睡眠結(jié)果的預(yù)測方面也有很好的表現(xiàn)。

相關(guān)研究

近年來，基于人工智能技術(shù)的個人健康數(shù)據(jù)挖掘和應(yīng)用方面的研究呈現(xiàn)快速增長的趨勢，包括基于深度學(xué)習(xí)的睡眠質(zhì)量評估和健康預(yù)測等方面的研究。相關(guān)論文包括《DeepSleepNet: A Model for Automatic Sleep Stage Scoring based on Raw Single-Channel EEG》和《Deep learning based heart rate monitoring through facial videos》等。

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網(wǎng)址: Towards a Personal Health Large Language Model http://m.u1s5d6.cn/newsview1221275.html