本研究针对全球老龄化问题，构建了智能老年护理服务模型，利用多模态数据融合技术，提高了老年人健康行为预测的准确性和稳健性，为健康管理提供了技术支持。

本研究提出MPLite框架，解决医疗健康记录中单次访问记录被忽视的问题。通过结合轻量神经网络与实验室结果，显著提升健康预测能力，优于现有模型。

本文介绍了多种基于深度学习的健康预测模型，包括儿童肥胖症预测、BMI估计和体脂百分比评估。这些模型利用神经网络和计算机视觉技术，提高了预测准确性，并强调了早期识别肥胖相关健康问题的重要性。

本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在零样本条件下理解原始IMU数据并进行人类活动识别的能力。基准测试结果显示，LLMs在识别任务中优于传统模型，展现了其分析传感器数据的潜力。此外，研究还探讨了LLMs在健康预测和生成虚拟数据方面的应用，显示了其在医疗领域的有效性和前景。