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近年来，医疗环境和医学领域中先进人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 工具和算法的开发和实施显著增加。1、2 例如，大型语言模型 (LLM) 是一种在大量自然语言文本上进行广泛训练的人工智能，能够生成类似人类的对话。3 尽管仍然存在争议，4 初步证据有力地表明，这些对话式人工智能模型即使尚未超越，也表现出至少与人类能力相当的性能水平，特别是在医疗应用中。例如，他们可以比医生 5 对患者的询问做出更有同理心的回应，甚至可以像训练有素的医生一样准确地为患者提供诊断。6 然而，尽管前景广阔，但在身体活动 (PA) 和久坐行为研究中，人工智能和机器学习的全部潜力仍未得到充分利用。在这里，我们强调人工智能和机器学习作为替代方法和方法的能力，这些方法和方法具有进一步推进这些自然复杂行为研究所需的复杂性。
人工智能和机器学习——强大而又……
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