대규모 언어 모델(LLM)은 다양한 자연어 작업을 수행할 수 있지만, 의료 분야에서는 도메인 특정 및 비언어적 데이터의 기반과 해석이 중요하다. 이 논문은 LLM이 맥락 정보(예: 사용자 인구통계, 건강 지식) 및 생리학적 데이터(예: 휴식 심박수, 수면 시간)를 활용하여 다중 모달 건강 예측을 수행할 수 있는 능력을 조사한다.