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PHORECAST：让人工智能理解跨人群的公共卫生推广

Created by
  • Haebom

作者

Rifaa Qadri、Anh Nhat Nhu、Swati Ramnath、Laura Yu Cheng、Raj Bhansali、Sylvette La Touche-Howard、Tracy Marie Zeeger、Tom Goldstein、Ming Lin

大纲

本文强调，理解不同的个体和社群如何回应劝说性信息，对于推进个性化和社会意识机器学习至关重要。尽管大规模视觉和语言模型 (VLM) 潜力巨大，但它们模拟细微且异质性人类反应的能力仍未得到充分探索，尤其是在公共卫生等高风险领域。为此，我们推出了 PHORECAST（公共卫生外展接受度和活动信号追踪），这是一个多模态数据集，旨在实现对个体层面行为反应和社群参与模式的精细预测。该数据集支持多模态理解、反应预测、个性化和社会预见任务，从而能够对现代人工智能系统模拟、解读和预测异质性公众情绪和行为的能力进行严格评估。PHORECAST 旨在提供一个新颖的数据集，以促进人工智能在公共卫生领域的发展，提升社会意识，并促进开发符合自适应和包容性健康传播目标的模型。

Takeaways, Limitations

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Takeaways：
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通过提供 PHORECAST（一种用于预测个人和社区对公共卫生信息的反应的多模式数据集）来加速 AI 模型开发。
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它可用于多模式理解、响应预测、个性化和社会预测等各种任务。
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提供了评估人工智能系统理解和预测异质人群的情绪和行为的能力的机会。
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为提高社会意识和支持适应性和包容性健康交流的模型的开发做出贡献。
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Limitations：
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仅凭论文摘要很难理解 Limitations 的具体含义。需要更多信息，包括实际数据集的质量、模型性能和数据收集方法。
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对数据集的偏见、代表性和普遍性的担忧。
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需要验证所提供的数据集对现实世界公共卫生运动的影响。
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