影响:一个交互式的多种疾病预防和反事实治疗系统,使用可解释的人工智能和多模式的LLM
Prasant Kumar Mohanty1, Sharmila Anand John Francis2, Rabindra Kumar Barik3
1Department of Computer Science and Engineering, National Institute of Technology, Shillong, Meghalaya, India.
这项研究引入了用于同时预防多种疾病的AI系统,推个性化的生活方式改变,以减少心脏病发作和糖尿病等疾病的风险.
科学领域:
- 计算式健康科学 计算式健康科学
- 人工智能在公共卫生中的应用
- 预防医学 预防医学
背景情况:
- 同时出现多种疾病会增加死亡风险,并使康复复复杂化.
- 对多种疾病的有效预防策略对于公共福祉至关重要.
- 可解释性AI (XAI) 和大型语言模型 (LLM) 提供了可访问的健康指导的潜力.
研究的目的:
- 为同时预防多种疾病提出一个交互式系统.
- 利用XAI和多式联络LLM提供个性化风险降低建议.
- 为应对同时管理多种疾病风险的挑战.
主要方法:
- 利用Google Gemini Pro,一个多式联络LLM,进行自然语言交互.
- 使用非主导排序基因算法II (NSGA-II) 进行多目标优化.
- 开发了一个推功能值调整的系统,以尽量减少并发疾病风险.
主要成果:
- 该系统提供个性化的建议,同时最大限度地降低心脏病发作和糖尿病等疾病的风险.
- 通过个性化特征选择,通过个性化特征选择,实现了疾病攻击概率的显著降低.
- 证明了互动的可行性,多种疾病的风险管理,为公众.
结论:
- 拟议的系统为交互式多重疾病预防提供了一种新的方法.
- XAI和LLM可以赋予公众管理多种健康风险的权力.
- 这种方法有可能通过解决复杂的并发性疾病预防来显著改善公共卫生结果.
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