- 大規模言語モデル（LLMs）は、医学教育、研究、臨床実践において、医療特化データを活用した医療質問応答、EHR分析、医療画像診断、心理的介入配信などで優れた成果を示す。
- ウェアラブルテクノロジーが睡眠、身体活動、ストレス、心臓代謝健康などの重要な健康情報をモニターし、継続的かつ受動的に取得したデータは健康モニタリングにおいて大きな利点を持つ。
- GoogleのGemini-tuned LLM（PH-LLM）は、医療目標の達成に関連する活動を行い、睡眠と運動分野で技術的な多肢選択問題に正しく回答できることが示された。
- PH-LLMは、個々の健康行動に基づいた提案を行うために、ウェアラブルデバイス上の個人の健康機能へのLLMsの適用の重要なユースケースを示す。
- 研究者は、PH-LLMが睡眠障害や損傷PROsを予測する際に、長期時系列センサー特徴を効果的に組み込むことで、適切なモデルパフォーマンスが求められることを示した。
私の考え：この研究は、LLMsの医療分野への活用の可能性を示し、ウェアラブルテクノロジーから得られるデータを活用して個別化された健康情報や提案を提供することで、健康目標の達成を支援する可能性を示唆しています。今後の研究が大規模なペアリングされたアウトカムデータを含む大規模データセットを持つことで、特性間の非線形相互作用を学ぶことが可能になり、予測能力を向上させることが期待されます。