谷歌发布专用于个人健康的大语言模型PH-LLM

主要观点总结

文章介绍了专注于AIGC领域的专业社区，关注微软等大语言模型的发展和应用落地。文章还介绍了谷歌推出的个人健康大语言模型PH-LLM，它能够整合智能手表等设备的健康数据，提供个性化健康建议。该模型包括数据整合、上下文理解、专家知识集成等功能，同时注重用户隐私保护。文章最后提到与医疗人员的合作验证模型输出的准确性和有效性。

关键观点总结

关键观点1: AIGC领域的专业社区关注微软等大语言模型的发展和应用落地。

社区致力于跟踪和研究这些大语言模型在各个领域的应用和进展。

关键观点2: 谷歌推出个人健康大语言模型PH-LLM

PH-LLM能够从智能手表等设备收集健康数据，通过数据整合、上下文理解和专家知识集成等功能，为用户提供个性化健康建议。该模型还能进行数据脱敏、加密存储和安全传输等保护措施，确保用户隐私安全。

关键观点3: PH-LLM模型的三个主要步骤

首先是数据整合，将来自智能设备的健康数据汇集并构建数据库；其次是上下文理解，分析数据点以转化为有意义的健康见解和建议；最后是专家知识集成，融合医学文献、临床指南等知识，增强分析的准确性和专业性。

关键观点4: 与医疗人员的合作验证

为了确保模型生成建议的准确性和有效性，研究人员与医疗人员合作，对PH-LLM输出的内容进行综合评估，验证其提供的健康分析、建议与现有临床实践的一致性。

文章预览

专注AIGC领域的专业社区，关注微软 、百度文心一言、讯飞星火等大语言模型（LLM）的发展和 应用 落地，聚焦LLM的市场研究和AIGC开发者生态，欢迎关注！ 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 ………………………………