使用大型語言模型代理將可穿戴數據轉化為健康洞察
arXiv - CS - Artificial Intelligence Pub Date : 2024-06-10 , DOI: arxiv-2406.06464
Mike A. Merrill , Akshay Paruchuri , Naghmeh Rezaei , Geza Kovacs , Javier Perez , Yun Liu , Erik Schenck , Nova Hammerquist , Jake Sunshine , Shyam Tailor , Kumar Ayush , Hao-Wei Su , Qian He , Cory McLean , Mark Malhotra , Shwetak Patel , Jiening Zhan , Tim Althoff , Daniel McDuff , Xin Liu

盡管可穿戴健康追蹤器的普及以及睡眠和鍛煉對健康的重要性，但從可穿戴數據中獲取可操作的個性化見解仍然是一個挑戰(zhàn)，因為這樣做需要對這些數據進行非平凡的開放式分析。最近興起的大型語言模型（LLM）代理可以使用工具來推理世界并與世界交互，為大規(guī)模實現此類個性化分析提供了一個有希望的機會。然而，LLM 代理在分析個人健康方面的應用在很大程度上尚未開發(fā)。在本文中，我們介紹了個人健康洞察代理（PHIA），這是一種代理系統(tǒng)，利用最先進的代碼生成和信息檢索工具來分析和解釋可穿戴設備的行為健康數據。我們整理了兩個包含 4000 多個健康見解問題的基準問答數據集?；?650 小時的人工和專家評估，我們發(fā)現 PHIA 可以準確解決超過 84% 的事實數字問題和超過 83% 的眾包開放式問題。這項工作對于促進整個人群的行為健康具有重要意義，有可能使個人能夠解釋自己的可穿戴數據，并為通過數據驅動的見解提供便利、個性化的健康方案的新時代鋪平道路。

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更新日期：2024-06-11

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