एक एलएलएम जो वास्तविक समय में प्रसारित हृदय संबंधी डेटा को संसाधित और प्रदर्शित कर सकता है

भाषाई संकेतों के अलावा, बड़े भाषा मॉडल हृदय आवृत्ति डेटा को भी समझ सकते हैं, व्याख्या कर सकते हैं और अपनी प्रतिक्रियाओं को अनुकूलित कर सकते हैं। डॉ. मॉरिस गेलिस्क, जो पहले रुहर यूनिवर्सिटी बोचुम, जर्मनी के थे और अब ज्यूरिख विश्वविद्यालय, स्विट्जरलैंड में हैं, और रुहर यूनिवर्सिटी बोचुम के बोरिस बूर ने एक तकनीकी इंटरफ़ेस विकसित किया है जिसके माध्यम से शारीरिक डेटा को वास्तविक समय में भाषा मॉडल में प्रेषित किया जा सकता है।

एआई हृदय गतिविधि में परिवर्तन जैसे सूक्ष्म शारीरिक संकेतों के लिए भी जिम्मेदार हो सकता है। यह चिकित्सा और देखभाल अनुप्रयोगों में उपयोग के लिए नए द्वार खोलता है। काम है प्रकाशित में डिजिटल स्वास्थ्य में अग्रणी,

डेटा की तालिका और विज़ुअलाइज़ेशन-कोई समस्या नहीं

अपने प्रयोग के लिए, दोनों शोधकर्ताओं ने एक सामान्य उपकरण का उपयोग किया जो छाती के पट्टा के माध्यम से हृदय गति परिवर्तनशीलता को मापता है। इससे प्राप्त डेटा को डिकोड, फ़िल्टर और संघनित किया गया। वास्तविक समय में, संसाधित हृदय डेटा को बड़े भाषा मॉडल GPT-4 में फीड किया गया था। संबंधित संकेत के जवाब में, एआई औसत मूल्यों, न्यूनतम, अधिकतम और अन्य जानकारी वाली तालिका में संचरित हृदय डेटा को सही ढंग से प्रदर्शित करने में सक्षम था।

बूर कहते हैं, “मूल्यांकन और विज़ुअलाइज़ेशन सीधे एलएलएम वातावरण में होता है, बिना किसी बाहरी सांख्यिकीय या प्लॉटिंग सॉफ़्टवेयर के।” अनुरोध पर, एआई ने मापा हृदय डेटा की भी कल्पना की।

गेलिश की रिपोर्ट में कहा गया है, “हमने अपने सिस्टम का वास्तविक समय के इंटरैक्शन परिदृश्यों की एक श्रृंखला में परीक्षण किया, जिसमें संज्ञानात्मक तनाव पर एक प्रयोग भी शामिल है, जिसमें भाषा मॉडल ने छोटी और बड़ी मांगों के लिए हृदय आवृत्ति प्रतिक्रियाओं के आधार पर अपने आउटपुट को अनुकूलित किया।” सिस्टम कम और उच्च संज्ञानात्मक मांग वाले कार्यों के बीच हृदय आवृत्ति पैटर्न में अंतर की पहचान करने में सक्षम था, और फिर एआई आउटपुट में इन पर प्रतिक्रिया करता था।

“हमारा प्रयोग एक मान्य साइकोफिजियोलॉजिकल अध्ययन नहीं है, बल्कि एक प्रमाण-अवधारणा परिदृश्य है,” गेलिश जोर देते हैं। लक्ष्य यह दिखाना था कि भाषा मॉडल विकसित इंटरफ़ेस के माध्यम से इनपुट होने पर वास्तविक समय में शारीरिक मापदंडों पर प्रतिक्रिया कर सकता है।

विभिन्न कार्यों के लिए मूल्य जोड़ा गया

दोनों लेखकों का कहना है, “एआई में शारीरिक संकेतों का एकीकरण स्पष्ट अतिरिक्त मूल्य प्रदान करता है।” भाषा मॉडल इस प्रकार पाठ इनपुट के साथ-साथ स्वायत्त स्थिति के वास्तविक समय संकेतकों पर भी विचार कर सकते हैं, जिससे सीखने और निर्णय लेने और स्वास्थ्य देखभाल में अधिक अनुकूली और संदर्भ-संवेदनशील बातचीत हो सकती है।

गेलिस्क कहते हैं, “इंटरफ़ेस न केवल शिक्षा और अनुसंधान परिदृश्यों के लिए दिलचस्प है, बल्कि चिकित्सा और स्वास्थ्य देखभाल अनुप्रयोगों के लिए भी दिलचस्प है, जैसे वास्तविक समय में तनाव, थकावट या भावनात्मक विकृति की पहचान करना।”