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Transformación de datos portátiles en información personal sobre salud mediante agentes de modelos de lenguaje de gran tamaño
Created by
Haebom
Autor
Mike A. Merrill, Akshay Paruchuri, Naghmeh Rezaei, Geza Kovacs, Javier Perez, Yun Liu, Erik Schenck, Nova Hammerquist, Jake Sunshine, Shyam Tailor, Kumar Ayush, Hao-Wei Su, Qian He, Cory Y. McLean, Mark Malhotra, Shwetak Patel, Jiening Zhan, Tim Althoff, Daniel McDuff, Xin Liu
Describir
Este artículo presenta un enfoque basado en herramientas que aprovecha la generación de código para obtener información personalizada a partir de los datos de los monitores portátiles. Desarrollamos un sistema de Agente de Información de Salud Personal (PHIA) que aprovecha la inferencia multinivel, la generación de código y la recuperación de información. Utilizando dos conjuntos de datos de referencia con más de 4000 preguntas sobre salud, evaluamos el rendimiento de PHIA. Descubrimos que alcanzó un 84 % de precisión en preguntas numéricas objetivas y un 83 % de calificaciones positivas en preguntas abiertas, alcanzando la máxima calificación de calidad con el doble de frecuencia que los modelos de referencia de generación de código existentes. Esto sugiere que PHIA puede mejorar la comprensión de los datos por parte de las personas y permitir una gestión de la salud más accesible y personalizada basada en datos.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Presentación de un agente eficaz basado en LLM (PHIA) para el análisis de datos portátiles
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Demostrar el potencial para el análisis de datos preciso y profundo a través de inferencia de múltiples niveles, generación de código y recuperación de información.
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Obtuvo un alto desempeño tanto en preguntas objetivas como subjetivas (84% y 83% de calificaciones positivas)
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Contribuyendo a la atención médica personalizada y a la promoción del bienestar basada en datos
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Se publicó un nuevo conjunto de datos de referencia con más de 4000 preguntas.
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Limitations:
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Es necesaria una revisión más profunda de la escala y la diversidad del conjunto de datos de referencia.
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Se necesita más investigación sobre el rendimiento de la generalización en entornos del mundo real.
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La necesidad de una mayor transparencia y explicabilidad de los procesos de razonamiento de los agentes.
