論文の概要: Large Language Models in Ambulatory Devices for Home Health Diagnostics:
A case study of Sickle Cell Anemia Management
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03715v1
- Date: Fri, 5 May 2023 17:55:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-08 12:54:04.281253
- Title: Large Language Models in Ambulatory Devices for Home Health Diagnostics:
A case study of Sickle Cell Anemia Management
- Title（参考訳）: 在宅健康診断機器における大規模言語モデル--シックル細胞貧血管理を事例として
- Authors: Oluwatosin Ogundare, Subuola Sofolahan
- Abstract要約: このデバイスは、貧血の重症度を評価するために血管新生物質レベルを測定するセンサーデータに依存する。
このようなデバイスを開発する上での大きな課題は、血管新生レベル評価のための信頼性の高い非侵襲ツールの作成である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study investigates the potential of an ambulatory device that
incorporates Large Language Models (LLMs) in cadence with other specialized ML
models to assess anemia severity in sickle cell patients in real time. The
device would rely on sensor data that measures angiogenic material levels to
assess anemia severity, providing real-time information to patients and
clinicians to reduce the frequency of vaso-occlusive crises because of the
early detection of anemia severity, allowing for timely interventions and
potentially reducing the likelihood of serious complications. The main
challenges in developing such a device are the creation of a reliable
non-invasive tool for angiogenic level assessment, a biophysics model and the
practical consideration of an LLM communicating with emergency personnel on
behalf of an incapacitated patient. A possible system is proposed, and the
limitations of this approach are discussed.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,他のMLモデルとのケイデンスにLarge Language Models (LLMs) を組み込んだ脳卒中患者の貧血重症度をリアルタイムに評価する装置の可能性について検討した。
この装置は、貧血の重症度を評価するために血管原性物質レベルを測定するセンサーデータに依存し、患者や臨床医にリアルタイム情報を提供し、貧血の早期発見による血管閉塞性障害の頻度を減少させる。
このような装置を開発する上での大きな課題は、血管新生レベルアセスメントのための信頼性の高い非侵襲ツールの作成、生体物理学モデル、そして無力患者のために救急隊員と通信するLSMの実践的考察である。
可能なシステムを提案し,このアプローチの限界について考察した。
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