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谷歌发布专用于个人健康的大语言模型PH-LLM
随着智能手表、健身追踪器等可穿戴设备的普及，使得我们能持续监测健康状况，包括睡眠质量、日常活动、心率和血压等。但如何有效利用这些数据，并从中找出一些健康问题，对于普通用户来说却很难。
所以，谷歌的研究人员在Gemini模型的基础之上，微调出了专用于个人健康的大语言模型PH-LLM。用户通过将健康数据与PH-LLM相结合，就能快速获取个性化健康建议、日常疾病问答、健康报告预测等专家级医疗咨询服务。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2406.06474
数据整合
PH-LLM会先通过数据整合模块，将来自智能手表、健身追踪器等智能设备的健康数据汇集起来，构建一个统一的数据库。在数据整合的过程还涉及了数据的清洗和转换。
搜集到的原始健康数据可能包含噪声、缺失值或异常值，这些都可能影响PH-LLM分析结果的准确性。数据清洗则是识别并处理这些问题，确保数据的质量和可靠性。例如，对于缺失的数据，可以通过插值方法进行估计；对于异常值，则可以通过统计方法进行识别和处理。
数据转换是将不同格式和结构的数据转换为统一格式的过程。这通常涉及到数据类型的转换、时间戳的统一、度量单位的标准化等。
数据整合则是将转换后的数据合并到一个数据集中，形成一个全面的个人健康档案。这一步骤需要考虑数据的关联性和一致性，确保不同数据源之间的信息能够正确地关联起来。
上下文理解
在获取用户的健康数据后，上下文理解模块则主要用于分析，从而将孤立的数据点转化为有意义的健康见解和建议。
数据的深度分析是上下文理解模块的核心，不仅是对数据的简单汇总，而是需要理解数据背后的复杂关系和模式。例如，一个人的心率在不同的活动状态下可能有不同的含义。
在安静休息时，心率较低可能表示放松和健康；而在剧烈运动后，心率的升高则是正常的生理反应。因此，上下文理解模块需要能够识别和解释这些数据的波动，从而提供更准确的健康见解。
时间是分析个人健康数据中的一个重要维度，在一天中不同时间段的变化，模型可以识别出用户的日常生活习惯，包括睡眠周期、锻炼时间等，并评估这些习惯对健康的影响。
例如，一个用户可能在晚上10点到早上6点之间有稳定的睡眠模式，而在周末则可能睡得更晚。这种模式的变化可能会影响用户的健康周期表现。
不过在处理个人健康数据时隐私和安全至关重要，研究人员表示，PH-LLM在处理健康数据时，会进行脱敏、加密存储和安全传输等保护措施。同时允许用户对自己的数据进行完全控制和管理，并将数据的处理流程进行透明化。
专家知识集成
为了进一步增强PH-LLM分析数据的准确性和专业性，研究人员将多个高质量的医学文献、临床指南、健康数据集以及临床专家的经验集成在其中，并通过知识提取功能来获取，疾病的定义、症状、诊断标准、治疗建议以及预防措施等专业知识。
在获取专业医疗知识后，下一步是将其融合到模型的推理过程中，让模型能够使用这些知识来解释个人健康数据，并生成相关的见解和建议。
例如，如果一个用户的睡眠数据表明他们经常在夜间醒来，模型可以利用睡眠医学的知识来推断可能的原因，并提供改善睡眠质量的建议。这种知识融合和推理的能力是PH-LLM提供个性化健康建议的关键。
为了确保模型生成的建议的准确性和有效性，研究人员还与一些专业的医疗人员合作，对PH-LLM输出的内容进行综合评估，以验证其提供的健康分析、建议是否与现有的临床实践一致论文。
本文转自 AIGC开放社区 ，作者：AIGC开放社区
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