Google AI Health Event: Everything Revealed in 13 Minutes

CNET

19 Mar 202412:39

Summary

TLDRスクリプトのエッセンスを提供する魅力的な要約で、ユーザーを引き込み、興味を引き起こす。

Takeaways

🌟 Fitbit Labsを通じて、プレミアムユーザーが実験的なAI機能に早期アクセスし、フィードバックを提供するカスタムパーソナライズドなインサイトを得ることができます。
🚀 Fitbit Labは、GoogleのAI専門知識を基に、マルチモダリティなタイムシリーズの健康データとフィットネスデータを統合し、意義のあるパーソナライズドなインサイトを提供するモバイルアプリ内の空間です。
📊 データポイントの視覚化のためのグラフを生成することができ、例えば、より活発な日には睡眠スコアが良いことが発見されることがあります。
📱 今後の Fitbit Lab機能は、モバイルアプリ内のFitbit Labsプログラムに登録されている限定的なAndroidユーザー数のためにテストのために利用可能になります。
🤖 将来のAI機能を通じてパーソナライズされた健康体験を提供するために、Google Research Healthとウェルネス、専門医、パーソナライズされたトレーニングコーチと協力しています。
🧠 個人健康LLMは、フィットネスからの高品質な研究ケーススタディに基づいて、健康とフィットネスのデータを理解し、トレーニングコーチのように調整された推奨を提供する、GIモデルのファインチューンされたバージョンです。
🏥 Med LMという医学的に調整された大規模言語モデルを去年発表し、現在は分野で探求されていますが、世界中のパートナーがMedmと他のAIを革新的に使用する方法をいくつか強調します。
🖋️ 米国のGeno Bioworksは、英国のHum Therapeuticsは医師をサポートし、インドのApollo病院は24/7のテレアヘルスサービスへのアクセスを容易にしています。
📈 メタルアンドファミリーのモデルを拡張し、メタルX線胸部のメタルを始めとして、Google Cloudで実験的なプレビューで利用可能にしました。
🤖 メタルの能力は、医療記録の分析や手順の簡素化など、医療従事者が最良のケアを提供するために役立ちます。
🌐 検索で表示される自殺、家庭暴力、性暴力のホットラインを数十カ国言語に拡大し、今年はさらに20以上の国でカバーを拡大しています。
🧠 AIの能力を評価し、世界中の人々にアクセスしやすいフォーマットで健康情報を提供することが重要です。

Q & A

Fitbit Labsとは何ですか？
-Fitbit Labsはモバイルアプリ内のスペースで、プレミアムユーザーが実験的なAI機能に早期アクセスし、フィードバックを提供できるコンセプトです。
Fitbit Labsの目的は何ですか？
-Fitbit Labsの目的は、ユーザーが新しいAI機能をテストし、フィードバックを通じてFitbitと協力しながらこれらの体験を構築し、改善することにあります。
Fitbit Labsで利用できる機能の例はありますか？
-例えば、活動量が多い日に睡眠スコアが最も良いことを発見するなど、ユーザーの健康とウェルネスデータから有意義な洞察を導き出す機能があります。
個人の健康データに基づいたカスタマイズされた推薦を提供するためにFitbitはどのようにGoogleのAI専門知識を活用していますか？
-FitbitはGoogleのAI専門知識を活用して、ユーザーのマルチモーダルな時系列の健康とウェルネスデータを統合し、個々に合わせた洞察を導き出します。
Fitbitが開発している個人の健康に関する大規模言語モデル（LLM）の特徴は何ですか？
-このモデルは、Fitbitのデータから得られた多様な健康シグナルに基づく高品質な研究ケーススタディを使用してファインチューニングされ、睡眠スケジュール、運動強度、心拍数変動などのパターンに基づいたよりカスタマイズされた洞察をユーザーに提供します。
FitbitとGoogleが健康とウェルネスの専門家と協力している理由は何ですか？
-AIを活用して、より個人化された健康体験を提供し、ユーザーがフィットネス、健康、そしてウェルビーイングの目標を達成する新しい方法を開拓するためです。
Med LMとは何でしょうか？
-Med LMは、医療分野で使用される、医学的に調整された大規模言語モデルで、医療ライセンス試験ベンチマークで合格スコアを達成した最初のAIシステムです。
FitbitとGoogleのAIが提供する健康情報を視覚的に理解しやすくする取り組みの例を教えてください。
-Google Lensを使用して皮膚の写真を撮り、その画像に基づいてウェブから視覚的に類似したマッチを検索する機能があります。これにより、色や形、テクスチャを言葉で説明するのが難しい場合でも、健康情報を簡単に検索できます。
AIが医療分野で果たす役割についてFitbitとGoogleはどのようなビジョンを持っていますか？
-FitbitとGoogleは、AIが医療診断の迅速化、医療提供プロセスの効率化、そして様々な健康問題に対するアクセスと理解の向上に重要な役割を果たすと考えています。
健康情報のアクセシビリティを向上させるためにFitbitとGoogleはどのような取り組みをしていますか？
-健康情報をよりアクセスしやすくするために、検索結果に自殺、家庭内暴力、性的暴行のホットラインを表示する国と言語を拡大し、抑うつや不安の臨床的に検証された自己評価をより多くの国で簡単に見つけられるようにしています。

Outlines

00:00

🤖 FitbitラボとAIエクスペリエンスのパーソナライズ

Fitbitラボは、プレミアムユーザーが実験的なAI機能に早期アクセスし、フィードバックを提供するモバイルアプリ内の空間です。GoogleのAI専門知識を活用し、フィットビットの多様な時間シリーズの健康データとウェルネスデータを統合し、チャートを生成することで、パーソナライズされた洞察を提供します。例えば、より活発な休日に最高の睡眠スコアが得られることを発見できます。今年後半には、Fitbitラボの機能が限定数のAndroidユーザーにテストとして利用可能になります。将来的には、Google研究の健康とウェルネス専門家、医師、個人トレーニングコーチと協力して、健康とフィットネスデータについて理論を立て、コーチのようにTAILORED RECOMMENDATIONを提供する個人健康LLM（Large Language Model）を開発する予定です。

05:03

📚 複雑なケースにおけるAIの医療記録の活用

電子医療記録には多くの患者情報がありますが、合成された医療記録をモデルの文脈の一部として提供することで、モデルは医師の質問に正確かつ直接的に答えることができます。AIの多様性を吸収し、テキスト、画像、オーディオなど異なるデータタイプを横断して理解する能力を持ち、医療専門家が最善のケア決定を行う際に信号を解釈するために必要な多様性を実現しました。3D脳CTの報告生成タスクにおいて、モデルが生成した報告の大部分は、独立した臨床医師によって手動で作成された報告と同等またはそれ以上の品質であると評価されました。しかし、AIシステムが放射線写真の報告を独立に生成する準備ができているかどうかを評価する基準がまだありません。

10:03

🌐 健康情報をより視覚的にアクセス可能に

健康情報をより視覚的にアクセス可能にするために、モバイルデバイスで視覚的な経験を向上させ、高品质なウェブからの画像や図を追加しました。これにより、頸痛などの症状を理解するのが容易になります。また、健康状態の視覚的な結果をモバイルで利用可能にするための作業も進めています。情報を受け取る最も理解しやすい形式であっても、テキスト、画像、動画を使用して、あなたの健康に関する質問に答えを見つける助けをします。次の数か月間で、このアップデートを世界中で展開する予定です。また、自殺、家庭内暴力、性的暴力のホットラインを検索に表示し、多くの国や言語にわたってカバーし、今年はさらに20以上の国でカバーを拡大します。これにより、人々は最も必要な時に地域のリソースに接続することができます。

Mindmap

Keywords

💡Fitbit Labs

Fitbit Labsは、フィットビットのモバイルアプリ内のエクスペリメンタルAI機能にプレミアムユーザーが早期アクセスできる空間です。この概念は昨年紹介され、ユーザーがフィードバックを提供することで、フィットビットと共同でAIエクスペリエンスを構築し、反復改善する機会を提供します。

💡AI experiences

AI experiencesは、人工知能技術を利用してユーザーに提供される新しいタイプの体験を指します。これらの体験は、健康やフィットネスデータの分析、視覚化、パーソナライズされた推奨など、多岐にわたる機能を含みます。

💡multimodal time series health data

多様なタイプのデータ（例えば心拍数、睡眠スコア、活動レベルなど）を時系列で分析し、健康状態やフィットネスレベルを理解するための方法です。

💡personalized insights

パーソナライズされた洞察は、個々のユーザーのデータに基づいて提供される分析結果や推奨を指します。これにより、ユーザーは自分に合った健康やフィットネスのアドバイスを受けることができます。

💡Google's AI expertise

GoogleのAI専門知識は、Googleが長年にわたって蓄積した人工知能技術や専門家知識を指します。これは、フィットビットラボのAIエクスペリエンスを構築する際に、高い品質と効率を保証するものです。

💡personal health llm

パーソナルヘルスLLM（Large Language Model）は、ユーザーの健康やフィットネスデータを理解し、パーソナライズされた推奨を行うために特別に調整された言語モデルです。

💡health and fitness goals

健康とフィットネスの目標は、個々人が健康を向上させ、体を鍛えるために設定する目標を指します。これには、体重減少、筋力向上、心肺機能の改善などが含まれます。

💡medically tuned large language model (Med LM)

メディカルリーチューンドのラージ言語モデル（Med LM）は、医療分野の知識やデータを使ってトレーニングされたAI言語モデルです。これにより、医療関連の質問や問題に対する正確な回答を提供できます。

💡multimodality

マルチモダリティは、複数のデータタイプ（テキスト、画像、音声など）を理解し、推理する能力を指します。これは、医療分野で特に重要で、医療従事者が最善の治療決定を行うために必要な能力です。

💡health equity

健康平等は、人種、年齢、社会経済的地位などの個人の属性に関係なく、すべての人が同じように高品質の医療サービスを受けられることを指します。

💡AI-powered search

AIパワード検索は、人工知能技術を利用して、ユーザーの検索クエリを解析し、より正確で関連性の高い結果を提供する検索方法です。

💡mental health crisis

精神的ヘルス危機は、個人が心の健康に関する深刻な問題や困難に直面し、その状況を管理できず支援が必要な状況を指します。

Highlights

Fitbit Labs is creating new AI experiences for personalized insights based on users' health and wellness data.

Premium users can get early access to experimental AI features in Fitbit Labs and provide feedback to help iterate on these experiences.

Fitbit Lab harnesses Google's AI expertise to analyze multimodal time series health data and generate personalized insights.

Users can visualize data points with charts, such as discovering sleep score patterns related to activity levels.

Fitbit Lab features will be available for testing on Android for a limited number of users enrolled in the program.

Fitbit is partnering with Google Research Health to create a personal health large language model (LLM) for tailored recommendations.

The personal health LLM is fine-tuned using high-quality, deidentified health data from Fitbit users.

The new personal health LLM will power future AI features across Fitbit's portfolio for personalized health experiences.

Med LM, a medically tuned large language model, is being explored in the field for various applications.

Geno Bioworks in the US is using AI to advance drug discovery and biocurity.

Hum Therapeutics in the UK supports clinicians with better insights for patient care.

Apollo hospitals in India use AI to ease access to their 24/7 telehealth services.

Metaland family of models is expanding to include multimodality, starting with metm for chest x-ray on Google Cloud.

Medam for chest x-ray enables findings classification, semantic search, and more to improve radiologist workflows.

AI systems like Med LM can assist in the nurse-to-nurse handoff process by creating comprehensive summaries.

AI models are being fine-tuned for the medical domain, achieving state-of-the-art performance on medical QA benchmarks.

AI can provide synthetic medical records to help physicians answer questions about patient histories more efficiently.

There's a lack of representation of marginalized populations in clinical trial research, which needs to be corrected for equitable AI model development.

Heel (Health Equity machine learning assessment) is used to evaluate AI models for equitable performance across different demographics.

AI models are being built to diagnose diseases sooner and provide life-saving treatment, with Apollo working to incorporate these models into national screening programs in India.

Google Lens allows users to search for health information by taking a picture of a skin condition, providing visually similar matches from the web.

Health information on mobile devices is being made more visual to improve understanding of symptoms and health conditions.

Search engine coverage for suicide, domestic violence, and sexual assault hotlines is being expanded to more countries and languages.

Clinically validated self-assessments for mental health are being made easier to find in more countries.

YouTube's AI-powered tool streamlines video translation and dubbing, empowering creators to reach wider audiences.

Language access is crucial for providing quality health information, exemplified by free Spanish courses on promoting racial justice in medical education.