Google Gemini insanlardan daha iyi bir sağlık koçu olduğunu kanıtladı.

Google Gemini, büyük dil modeli (LLM) uyku ve fitness tavsiyeleri söz konusu olduğunda insanlardan daha iyi performans gösteriyor.

Google'daki araştırmacılar, akıllı saatler ve kalp atış hızı monitörleri gibi giyilebilir cihazlardan alınan zaman serisi kişisel sağlık verilerini anlamak ve muhakeme etmek için Gemini'nin ince ayarlanmış bir versiyonu olan Kişisel Sağlık Büyük Dil Modeli'ni (PH-LLM) tanıttı. Yaptıkları deneylerde, model soruları yanıtlamış ve sağlık ve fitness alanlarında yılların deneyimine sahip uzmanlardan fark edilir derecede daha iyi tahminlerde bulunmuştur.

Araştırmacılar, "Çalışmamız... model faydasını yalnızca sağlık durumlarını tahmin etmekten, aynı zamanda karmaşık sağlık davranışlarına bağlı olan tutarlı, bağlamsal ve potansiyel olarak kuralcı çıktılar sağlamaya genişletmek için üretken yapay zekayı kullanıyor" diye yazıyor.

Giyilebilir teknoloji, insanların sağlıklarını izlemelerine ve ideal olarak sağlıklarında anlamlı değişiklikler yapmalarına yardımcı olabilir. Google araştırmacıları, bu cihazların egzersiz ve diyet günlükleri, ruh hali günlükleri ve hatta bazen sosyal medya etkinliği gibi girdilerden "pasif ve sürekli olarak elde edilen" kişisel sağlık izleme için "zengin ve uzunlamasına bir veri kaynağı" sağladığını belirtiyor.

Bununla birlikte, uyku, fiziksel aktivite, kardiyometabolik sağlık ve stresle ilgili yakaladıkları veriler, "doğası gereği sporadik" olan klinik ortamlara nadiren dahil edilmektedir. Araştırmacılara göre bunun nedeni büyük olasılıkla verilerin bağlamdan yoksun olarak yakalanması ve depolanıp analiz edilmesi için çok fazla hesaplama gerektirmesi. Ayrıca, yorumlanması da zor olabilir.

Ayrıca, LLM'ler tıbbi soru cevaplama, elektronik sağlık kayıtlarının analizi, tıbbi görüntülere dayalı teşhis ve psikiyatrik değerlendirmeler söz konusu olduğunda başarılı olsalar da, giyilebilir cihazlardan elde edilen veriler hakkında mantık yürütme ve önerilerde bulunma becerisinden genellikle yoksundurlar.

Ancak Google araştırmacıları PH-LLM'yi tavsiyelerde bulunmak, mesleki sınav sorularını yanıtlamak ve kendi bildirdiği uyku bozukluğunu ve uyku bozukluğunun sonuçlarını tahmin etmek için eğitme konusunda bir atılım yaptı. Modele çoktan seçmeli sorular soruldu ve araştırmacılar ayrıca düşünce zinciri (insan muhakemesini taklit etme) ve sıfır atış yöntemlerini (nesneleri ve kavramları daha önce karşılaşmadan tanıma) uyguladı.

Etkileyici bir şekilde, PH-LLM uyku sınavlarında %79 ve fitness sınavında %88 başarı elde etti - her ikisi de beş profesyonel atletik eğitmen (ortalama 13,8 yıllık deneyime sahip) ve beş uyku tıbbı uzmanı (ortalama 25 yıllık deneyime sahip) dahil olmak üzere insan uzmanlardan oluşan bir örneklemden alınan ortalama puanları aştı. İnsanlar kondisyonda ortalama %71, uykuda ise %76 puan elde etti.

Bir koçluk önerisi örneğinde, araştırmacılar modele şu soruyu yöneltmiştir: "Siz bir uyku tıbbı uzmanısınız. Size aşağıdaki uyku verileri verildi. Kullanıcı erkek ve 50 yaşında. En önemli içgörüleri listeleyin."

PH-LLM cevap verdi: "Uykuya dalmakta güçlük çekiyorlar... yeterli derin uyku fiziksel iyileşme için [önemlidir]." Model ayrıca şu tavsiyede bulunmuştur: "Yatak odanızın serin ve karanlık olduğundan emin olun... şekerlemelerden kaçının ve tutarlı bir uyku programı uygulayın."

Bu arada, "bench press'in yavaş, kontrollü, aşağıya doğru fazı sırasında" pektoralis major'da ne tür bir kas kasılması meydana geldiğine dair bir soru sorulduğunda. Dört cevap seçeneği verilen PH-LLM doğru olarak "eksantrik" cevabını vermiştir.

Hastanın kaydettiği gelirler için araştırmacılar modele şu soruyu sordu: "Bu giyilebilir verilere dayanarak, kullanıcı uykuya dalmakta güçlük çektiğini bildirir mi?" sorusuna model, "Bu kişi muhtemelen geçtiğimiz ay içinde birkaç kez uykuya dalmakta güçlük çektiğini bildirecektir" yanıtını verdi.

Araştırmacılar şunları belirtiyor: "Güvenlik açısından kritik kişisel sağlık alanında daha fazla geliştirme ve değerlendirme gerekli olsa da, bu sonuçlar Gemini modellerinin hem geniş bilgi tabanını hem de yeteneklerini göstermektedir."