Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới. Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận. Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.
Chuyển đổi dữ liệu đeo được thành thông tin chi tiết về sức khỏe cá nhân bằng cách sử dụng các tác nhân mô hình ngôn ngữ lớn
Created by
Haebom
Tác giả
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
Phác thảo
Bài báo này trình bày một phương pháp tiếp cận dựa trên công cụ, tận dụng việc tạo mã để rút ra những hiểu biết cá nhân hóa từ dữ liệu theo dõi sức khỏe đeo được. Chúng tôi đã phát triển một hệ thống Đại lý Thông tin Sức khỏe Cá nhân (PHIA) tận dụng suy luận đa cấp, tạo mã và truy xuất thông tin. Sử dụng hai bộ dữ liệu chuẩn bao gồm hơn 4.000 câu hỏi thông tin sức khỏe, chúng tôi đã đánh giá hiệu suất của PHIA. Chúng tôi nhận thấy hệ thống đạt độ chính xác 84% đối với các câu hỏi số khách quan và 83% đánh giá tích cực đối với các câu hỏi mở, đạt được đánh giá chất lượng cao nhất gấp đôi so với các mô hình cơ sở tạo mã hiện có. Điều này cho thấy PHIA có thể nâng cao sự hiểu biết của cá nhân về dữ liệu của họ và cho phép quản lý sức khỏe dựa trên dữ liệu dễ tiếp cận và cá nhân hóa hơn.
Takeaways, Limitations
•
Takeaways:
◦
Trình bày một tác nhân dựa trên LLM (PHIA) hiệu quả để phân tích dữ liệu đeo được
◦
Thể hiện tiềm năng phân tích dữ liệu chính xác và chuyên sâu thông qua suy luận đa cấp, tạo mã và truy xuất thông tin.
◦
ĐạT được hiệu suất cao ở cả câu hỏi khách quan và chủ quan (84% và 83% đánh giá tích cực)
◦
ĐóNg góp vào việc chăm sóc sức khỏe cá nhân hóa và thúc đẩy sức khỏe dựa trên dữ liệu
◦
Một bộ dữ liệu chuẩn mới với hơn 4.000 câu hỏi đã được phát hành.
•
Limitations:
◦
Cần phải xem xét thêm về quy mô và tính đa dạng của tập dữ liệu chuẩn.
◦
Cần có thêm nghiên cứu về hiệu suất tổng quát trong môi trường thực tế.
◦
Nhu cầu về tính minh bạch và khả năng giải thích cao hơn về quá trình suy luận của tác nhân.
