11 июня 2024 года команда исследователей из Google представила два новых подхода для использования больших языковых моделей (LLM) в области личного здоровья. Эти исследования направлены на улучшение понимания и интерпретации данных, полученных с носимых устройств, таких как фитнес-браслеты и смарт-часы.
С помощью встраивания многомодальных данных и анализа временных рядов, модели могут предоставлять индивидуализированные рекомендации и инсайты, которые помогают пользователям достигнуть своих целей в отношении здоровья. Например, исследование, названное «Крупная языковая модель для персонального здоровья», продемонстрировало, что модели, дооперационные на основе экспертного анализа, могут успешно контекстуализировать физиологические данные, предоставляя рекомендации по улучшению сна и фитнес-режима.
Во втором исследовании, «Преобразование носимых данных в персонализированные рекомендации по здоровью», подчеркивается важность генерации кода и использование агентских рабочих процессов для анализа поведенческих данных. Исследователи создали три комплектов эталонных наборов данных, которые помогают оценить эффективность этих моделей в реальных сценариях коучинга, связанном со сном и фитнесом.
Полученные результаты показывают, что модель PH-LLM значительно улучшает свою способность генерировать точные рекомендации и выявлять потенциальные причины нарушений сна. Программа продемонстрировала, что может достигать высоких показателей в сравнении с экспертными оценками.
Тем не менее, исследователи подчеркивают, что принципы и технологии, разработанные в рамках этих проектов, могут быть также адаптированы для более широкого спектра здоровья и управления данными, включая медицинские записи и данные о питании.