当穿戴式科技遇见 AI，健康监测将有新方法？

▼

在科技不断塑造我们健康管理生活方式的时代，穿戴式技术与先进 AI 演算法的结合，将是健康监测的有力工具。

这种新颖的整合技术运用了大型语言模型（LLM）的力量，将重新影响我们关注、分析和预测健康结果，并能精确地提供个人化建议。当AI与穿戴式技术结合，对预防医学的未来，又将产生什么影响呢？

LLM 和穿戴式装置资料的创新整合

Google Research研究中心与麻省理工学院（MIT）近期合作创建了Health-LLM，这是一个将LLM与穿戴式装置数据资料加以整合的创新性工具。Health-LLM的核心目标是改变目前健康监测和预测分析的方式，利用穿戴式技术搜集大量数据，提供以往无法获得的健康建议。

这个工具能即时消化理解和解释复杂的健康数据，提供个人健康决策建议，并提出对于未来健康事件的预测和建议，使病人有机会增加自我健康管理的理解能力，赋予个人以数据资讯的分析方式，理解他们的健康和医疗状态。

以Health-LLM为例，以AI驱动的健康预测和个人化护理，促使人们重新评估医病关系。随着AI在健康预测和监测中扮演越来越重要的角色，这种关系动态将不可避免地变化。医生可能会依赖AI进行诊断和治疗决策，这引发关于健康护理决策的最终责任以及AI在护理某些方面取代人类判断潜力的问题。

跨健康领域的综合评估

Health-LLM运用大型语言模型来分析和预测健康结果。在涵盖心理健康、运动、新陈代谢、睡眠及心脏健康等13项健康预测项目上进行了广泛评估，这个工具展示了其多样化的应用范围。这些评估利用来自6个不同公共健康资料库的数据，展现了这一工具的广泛功能性及其对健康数据分析的全面方法，这种分析突显了模型处理各种复杂健康相关数据资料库的能力。

这个工具在各种健康领域的广泛测试，也对于AI医疗创新需要跨学科领域的共同研究的必要性受到重视，结合医学、数据资料科学、伦理和法律领域的专业知识。这种跨学科领域合作，将有机会解决AI在医疗保健中提出的多面向挑战，从确保健康数据的伦理使用和AI模型的准确性，到有效管理健康资讯的复杂法律架构。随着AI逐渐深入整合进个人医疗保健中，促进AI技术人员、医疗专业人士、法律专家和消费者之间的对话，将有助于加速实现AI于个性化护理的潜力、保护消费者权利及确保伦理标准。

Health-Alpaca 模型崛起

在接受测试的八个LLM中，Health-Alpaca脱颖而出成为一个明显表现较好的模型。在13个健康预测任务中有5个表现出色。这一性能不仅超越了同类产品，而且超越了GPT-3.5、GPT-4等知名车型。health- alpaca出现的意义不仅在于其卓越的性能，还在于它展示了如何对人工智慧进行微调，以解决与健康相关的资料的复杂性和细微差别，在现实世界的健康预测场景中释放新的潜力。

在测试的八款LLM中，Health-Alpaca表现出显着优越的性能，于13项健康预测任务中有5项表现突出。这种表现不仅超越了类似产品，更超越了着名的模型如GPT-3.5和GPT-4。Health-Alpaca的重要性不仅在于其卓越的性能，更在于它展现了如何细致调整AI演算程式，以处理健康相关数据的复杂性和细微差别，在真实世界的健康预测场景中实际应用。

研究的一个另关键发现是，当Health-Alpaca被输入使用者特定的健康资讯时，AI预测的准确性显着提高。将个人健康状态纳入模型，性能提高了23.8%，显示出个人化数据在提高健康预测准确性中的关键作用。

在LLM快速发展的推动下，医疗保健领域正在经历前所未有的变化。在AI和机器学习（ML）复杂功能的支持下，健康监测和预测分析方面朝着更加整合和全面性的方向发展，AI技术所能实现的医疗预测领域也将不断扩展。从患者诊断到治疗计划，甚至慢性病管理的各方面，这种能力可以更细致地了解个人健康状况，实现更准确的诊断、个人化的治疗计划，并最终获得更好的患者治疗结果。

• Health-LLM: Large Language Models for Health Prediction via Wearable Sensor Data

（首图来源：shutterstock）

延伸阅读：

• 从犯罪现场到医学突破，指纹与 AI 演算法对乳癌检测的作用
• 禽流感不再可怕：基因编辑过的鸡带来新希望
• 告别家事烦恼？史丹佛大学研发的 AI 机器人，将成为家事好帮手
• Apple Watch 禁令风暴：引发市场混乱与消费者的购买影响

▼

   特别声明    本页内容仅供参考，版权终归原著者所有，若有侵权，请联系我们删除。