“`html

Применение искусственного интеллекта (ИИ) в области здравоохранения и носимых устройств

Искусственный интеллект (ИИ) демонстрирует отличную производительность в различных областях, включая медицинское образование, исследования и клиническую практику. Развиваясь на основе специфических данных в сфере здравоохранения, большие языковые модели (LLM) проявляют отличные результаты в медицинских вопросах и ответах, анализе медицинских данных, дифференциальной диагностике медицинских изображений, стандартизированной оценке психического функционирования и доставке психологической помощи.

Носимые технологии могут мониторить важные аспекты здоровья, такие как сон, физическая активность, стресс и кардиометаболическое здоровье. Это пассивное и непрерывное собирание данных представляет собой значительную выгоду для мониторинга здоровья. Однако эти данные часто собираются изолированно, требуют высоких вычислительных затрат и не всегда легко интерпретировать.

Исследование Google: PH-LLM

Новое исследование Google представляет Gemini-tuned LLM (PH-LLM), который способен обрабатывать данные, полученные с носимых устройств, и предлагать конкретные рекомендации для улучшения физической активности и качества сна.

PH-LLM успешно отвечает на технические множественного выбора вопросы в области сна и фитнеса, а также способен прогнозировать субъективные результаты сна. Он демонстрирует высокие показатели производительности при оценке кейс-стади и интеграции пользовательских данных для предсказания характеристик сна.

В целом, исследование показывает, что модели LLM могут значительно повлиять на улучшение личных здоровых показателей при правильной настройке и использовании.

Оптимизация моделей и перспективы использования

Для максимальной эффективности моделей созданы инструменты для автоматизированной оценки кейс-стади, что позволяет значительно ускорить процесс и достичь согласованности с экспертами.

Однако необходимо учитывать ограничения данной работы, такие как существующая предвзятость в оценке кейс-стади и необходимость улучшения надежности оценки экспертов. Тем не менее, исследование показывает, что модели LLM обладают значительным знанием в области здоровья и могут сыграть ключевую роль в достижении личных здоровых целей.

Таким образом, использование моделей LLM открывает новые перспективы для предоставления персонализированных рекомендаций и информации в области здоровья.

“`