大規模言語モデルを用いたウェアラブルセンサデータによる健康予測

大規模言語モデルは多様な自然言語タスクに優れているが、医療分野では非言語データの理解と解釈が重要である。本研究では、コンテキスト情報(ユーザプロファイル、健康知識、時間情報)と生理データ(心拍数、睡眠時間など)を用いて、大規模言語モデルによる多様な健康予測タスクの性能を包括的に評価した。