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谷歌發(fā)布專用于個人健康的大語言模型PH-LLM

發(fā)布于 2024-7-22 06:57
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隨著智能手表、健身追蹤器等可穿戴設(shè)備的普及,使得我們能持續(xù)監(jiān)測健康狀況,包括睡眠質(zhì)量、日常活動、心率和血壓等。但如何有效利用這些數(shù)據(jù),并從中找出一些健康問題,對于普通用戶來說卻很難。


所以,谷歌的研究人員在Gemini模型的基礎(chǔ)之上,微調(diào)出了專用于個人健康的大語言模型PH-LLM。用戶通過將健康數(shù)據(jù)與PH-LLM相結(jié)合,就能快速獲取個性化健康建議、日常疾病問答、健康報告預(yù)測等專家級醫(yī)療咨詢服務(wù)。


論文地址:https://arxiv.org/abs/2406.06474

谷歌發(fā)布專用于個人健康的大語言模型PH-LLM-AI.x社區(qū)

數(shù)據(jù)整合

PH-LLM會先通過數(shù)據(jù)整合模塊,將來自智能手表、健身追蹤器等智能設(shè)備的健康數(shù)據(jù)匯集起來,構(gòu)建一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫。在數(shù)據(jù)整合的過程還涉及了數(shù)據(jù)的清洗和轉(zhuǎn)換。


搜集到的原始健康數(shù)據(jù)可能包含噪聲、缺失值或異常值,這些都可能影響PH-LLM分析結(jié)果的準確性。數(shù)據(jù)清洗則是識別并處理這些問題,確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。例如,對于缺失的數(shù)據(jù),可以通過插值方法進行估計;對于異常值,則可以通過統(tǒng)計方法進行識別和處理

谷歌發(fā)布專用于個人健康的大語言模型PH-LLM-AI.x社區(qū)

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是將不同格式和結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一格式的過程。這通常涉及到數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換、時間戳的統(tǒng)一、度量單位的標準化等。


數(shù)據(jù)整合則是將轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)合并到一個數(shù)據(jù)集中,形成一個全面的個人健康檔案。這一步驟需要考慮數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性和一致性,確保不同數(shù)據(jù)源之間的信息能夠正確地關(guān)聯(lián)起來。

上下文理解

在獲取用戶的健康數(shù)據(jù)后,上下文理解模塊則主要用于分析,從而將孤立的數(shù)據(jù)點轉(zhuǎn)化為有意義的健康見解和建議。


數(shù)據(jù)的深度分析是上下文理解模塊的核心,不僅是對數(shù)據(jù)的簡單匯總,而是需要理解數(shù)據(jù)背后的復(fù)雜關(guān)系和模式。例如,一個人的心率在不同的活動狀態(tài)下可能有不同的含義。


在安靜休息時,心率較低可能表示放松和健康;而在劇烈運動后,心率的升高則是正常的生理反應(yīng)。因此,上下文理解模塊需要能夠識別和解釋這些數(shù)據(jù)的波動,從而提供更準確的健康見解。

谷歌發(fā)布專用于個人健康的大語言模型PH-LLM-AI.x社區(qū)

時間是分析個人健康數(shù)據(jù)中的一個重要維度,在一天中不同時間段的變化,模型可以識別出用戶的日常生活習(xí)慣,包括睡眠周期、鍛煉時間等,并評估這些習(xí)慣對健康的影響。


例如,一個用戶可能在晚上10點到早上6點之間有穩(wěn)定的睡眠模式,而在周末則可能睡得更晚。這種模式的變化可能會影響用戶的健康周期表現(xiàn)。

谷歌發(fā)布專用于個人健康的大語言模型PH-LLM-AI.x社區(qū)

不過在處理個人健康數(shù)據(jù)時隱私和安全至關(guān)重要,研究人員表示,PH-LLM在處理健康數(shù)據(jù)時,會進行脫敏、加密存儲和安全傳輸?shù)缺Wo措施。同時允許用戶對自己的數(shù)據(jù)進行完全控制和管理,并將數(shù)據(jù)的處理流程進行透明化。

專家知識集成

為了進一步增強PH-LLM分析數(shù)據(jù)的準確性和專業(yè)性,研究人員將多個高質(zhì)量的醫(yī)學(xué)文獻、臨床指南、健康數(shù)據(jù)集以及臨床專家的經(jīng)驗集成在其中,并通過知識提取功能來獲取,疾病的定義、癥狀、診斷標準、治療建議以及預(yù)防措施等專業(yè)知識。


在獲取專業(yè)醫(yī)療知識后,下一步是將其融合到模型的推理過程中,讓模型能夠使用這些知識來解釋個人健康數(shù)據(jù),并生成相關(guān)的見解和建議。

谷歌發(fā)布專用于個人健康的大語言模型PH-LLM-AI.x社區(qū)

例如,如果一個用戶的睡眠數(shù)據(jù)表明他們經(jīng)常在夜間醒來,模型可以利用睡眠醫(yī)學(xué)的知識來推斷可能的原因,并提供改善睡眠質(zhì)量的建議。這種知識融合和推理的能力是PH-LLM提供個性化健康建議的關(guān)鍵。


為了確保模型生成的建議的準確性和有效性,研究人員還與一些專業(yè)的醫(yī)療人員合作,對PH-LLM輸出的內(nèi)容進行綜合評估,以驗證其提供的健康分析、建議是否與現(xiàn)有的臨床實踐一致論文。


本文轉(zhuǎn)自 AIGC開放社區(qū) ,作者:AIGC開放社區(qū)


原文鏈接:??https://mp.weixin.qq.com/s/BObZhmxwKPrwt-CBrf-TWg??

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