Taavi Tillmann ja Mihkel Arrak rahvatervise uurimisrühmast keskenduvad seminaril kahele teemale:

Kas suured keelemudelid (mida kasutatakse ChatGPTs) suudavad analüüsida ka tervise- ja sotsiaalandmeid, et ennustada tulevasi tervisesündmusi (või muutusi heaolus)? Mihkel tutvustab, kuidas GPT-mudeleid saab kohandada töötlema mitte ainult loomulikku keelt, vaid praktiliselt mis tahes muud andmemodaalsust. Siin käsitletakse diagnoose, sotsiaalseid sündmusi, laboriväärtusi ja eneseraporteeritu skaalasid kui ajas kulgevaid jadasid. Vaatleme, kus neid on rakendatud (ja kus mitte), kus need mudelid on kasulikud ja kus kasutud, ning kuidas neid võiks tulevikus edasi arendada.

Eesti parlamendivalimised toimuvad iga 4 aasta tagant. Viimase 3 tsükli jooksul on Taavi itereerinud meetodit, millega püüda seda protsessi suunata nii, et ametisse astuval valitsusel oleks suurim tõenäosus rakendada tõenduspõhiseid poliitikaid, mis parandab rahva tervist ja heaolu. Ta tutvustab seda meetodit (oodates ettepanekuid selle täiustamiseks) ning toob näiteid tähtsamatest poliitikatest, mis näivad sel aasta tsüklil esile kerkivat. Kõiki kolleege, kes on huvitatud nende või sarnaste tegevuste elluviimisest, julgustatakse seda tegema.