當穿戴式科技遇見 AI，健康監測將有新方法？

在科技不斷塑造我們健康管理生活方式的時代，穿戴式技術與先進 AI 演算法的結合，將是健康監測的有力工具。

這種新穎的整合技術運用了大型語言模型（LLM）的力量，將重新影響我們追蹤、分析和預測健康結果，並能精確地提供個人化建議。當AI與穿戴式技術結合，對預防醫學的未來，又將產生什麼影響呢？

LLM 和穿戴式裝置資料的創新整合

Google Research研究中心與麻省理工學院（MIT）近期合作創建了Health-LLM，這是一個將LLM與穿戴式裝置數據資料加以整合的創新性工具。Health-LLM的核心目標是改變目前健康監測和預測分析的方式，利用穿戴式技術蒐集大量數據，提供以往無法獲得的健康建議。

這個工具能即時消化理解和解釋複雜的健康數據，提供個人健康決策建議，並提出對於未來健康事件的預測和建議，使病人有機會增加自我健康管理的理解能力，賦予個人以數據資訊的分析方式，理解他們的健康和醫療狀態。

以Health-LLM為例，以AI驅動的健康預測和個人化護理，促使人們重新評估醫病關係。隨著AI在健康預測和監測中扮演越來越重要的角色，這種關係動態將不可避免地變化。醫生可能會依賴AI進行診斷和治療決策，這引發關於健康護理決策的最終責任以及AI在護理某些方面取代人類判斷潛力的問題。

跨健康領域的綜合評估

Health-LLM運用大型語言模型來分析和預測健康結果。在涵蓋心理健康、運動、新陳代謝、睡眠及心臟健康等13項健康預測項目上進行了廣泛評估，這個工具展示了其多樣化的應用範圍。這些評估利用來自6個不同公共健康資料庫的數據，展現了這一工具的廣泛功能性及其對健康數據分析的全面方法，這種分析突顯了模型處理各種複雜健康相關數據資料庫的能力。

這個工具在各種健康領域的廣泛測試，也對於AI醫療創新需要跨學科領域的共同研究的必要性受到重視，結合醫學、數據資料科學、倫理和法律領域的專業知識。這種跨學科領域合作，將有機會解決AI在醫療保健中提出的多面向挑戰，從確保健康數據的倫理使用和AI模型的準確性，到有效管理健康資訊的複雜法律架構。隨著AI逐漸深入整合進個人醫療保健中，促進AI技術人員、醫療專業人士、法律專家和消費者之間的對話，將有助於加速實現AI於個性化護理的潛力、保護消費者權利及確保倫理標準。

Health-Alpaca 模型崛起

在接受測試的八個LLM中，Health-Alpaca脫穎而出成為一個明顯表現較好的模型。在13個健康預測任務中有5個表現出色。這一性能不僅超越了同類產品，而且超越了GPT-3.5、GPT-4等知名車型。health- alpaca出現的意義不僅在於其卓越的性能，還在於它展示了如何對人工智慧進行微調，以解決與健康相關的資料的複雜性和細微差別，在現實世界的健康預測場景中釋放新的潛力。

在測試的八款LLM中，Health-Alpaca表現出顯著優越的性能，於13項健康預測任務中有5項表現突出。這種表現不僅超越了類似產品，更超越了著名的模型如GPT-3.5和GPT-4。Health-Alpaca的重要性不僅在於其卓越的性能，更在於它展現了如何細緻調整AI演算程式，以處理健康相關數據的複雜性和細微差別，在真實世界的健康預測場景中實際應用。

研究的一個另關鍵發現是，當Health-Alpaca被輸入使用者特定的健康資訊時，AI預測的準確性顯著提高。將個人健康狀態納入模型，性能提高了23.8%，顯示出個人化數據在提高健康預測準確性中的關鍵作用。

在LLM快速發展的推動下，醫療保健領域正在經歷前所未有的變化。在AI和機器學習（ML）複雜功能的支持下，健康監測和預測分析方面朝著更加整合和全面性的方向發展，AI技術所能實現的醫療預測領域也將不斷擴展。從患者診斷到治療計劃，甚至慢性病管理的各方面，這種能力可以更細緻地了解個人健康狀況，實現更準確的診斷、個人化的治療計劃，並最終獲得更好的患者治療結果。