論文の概要: Enhancing Nursing and Elderly Care with Large Language Models: An AI-Driven Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09946v1
• Date: Fri, 13 Dec 2024 08:10:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:04:14.410574
• Title: Enhancing Nursing and Elderly Care with Large Language Models: An AI-Driven Framework
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる看護と高齢者ケアの強化:AI駆動フレームワーク
• Authors: Qiao Sun, Jiexin Xie, Nanyang Ye, Qinying Gu, Shijie Guo,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の看護・介護への応用について検討し,AIによる患者のモニタリングとインタラクションに着目した。 我々は,中国の看護データセットを導入し,インクリメンタル・プレトレーニング(IPT)と教師付き微調整(SFT)技術を実装し,特殊タスクにおけるLLM性能を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.201523682061753
• License:
• Abstract: This paper explores the application of large language models (LLMs) in nursing and elderly care, focusing on AI-driven patient monitoring and interaction. We introduce a novel Chinese nursing dataset and implement incremental pre-training (IPT) and supervised fine-tuning (SFT) techniques to enhance LLM performance in specialized tasks. Using LangChain, we develop a dynamic nursing assistant capable of real-time care and personalized interventions. Experimental results demonstrate significant improvements, paving the way for AI-driven solutions to meet the growing demands of healthcare in aging populations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の看護・介護への応用について検討し,AIによる患者モニタリングとインタラクションに着目した。 我々は,中国の看護データセットを導入し,インクリメンタル・プレトレーニング(IPT)と教師付き微調整(SFT)技術を実装し,特殊タスクにおけるLLM性能を向上させる。 LangChainを用いて、リアルタイムケアとパーソナライズされた介入が可能な動的看護アシスタントを開発する。 実験結果は、高齢人口における医療の需要の増加に対応するために、AI駆動型ソリューションの道を開くことで、大幅な改善を示している。

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