U današnje vrijeme, brz napredak velikih jezičnih modela (LLM) u kombinaciji s podacima iz nosivih uređaja otvara nove mogućnosti za osnaživanje pojedinaca na njihovim putovanjima prema zdravlju. Međutim, zdravstvene potrebe variraju od osobe do osobe. Odgovaranje na specifična pitanja, poput “Koliko sam prosječno sati spavao prošlog mjeseca?”, zahtijeva različite vještine u odnosu na otvorena pitanja poput “Što mogu učiniti da poboljšam kvalitetu svog sna?”. Jedan sustav može imati poteškoća u rješavanju ove složenosti.
Kako bismo se suočili s ovim izazovom, usvojili smo proces usmjeren na korisnika i predložili Osobnog zdravstvenog agenta (PHA). Ovaj agent predstavlja sveobuhvatan istraživački okvir koji može razmišljati o multimodalnim podacima kako bi pružio personalizirane, na dokazima temeljene smjernice. Koristeći arhitekturu s više agenata, PHA razdvaja podršku za osobno zdravlje i dobrobit u tri osnovne uloge (analitičar podataka, stručnjak za područje i zdravstveni trener), pri čemu svaka od tih uloga obavlja specijalizirani pod-agent.
Za evaluaciju svakog pod-agenta i sustava s više agenata, koristili smo stvarni skup podataka iz studije koja je odobrila IRB, u kojoj je oko 1200 korisnika dalo informirani pristanak za dijeljenje podataka iz svojih nosivih uređaja, zdravstvenih upitnika i rezultata krvnih pretraga. Proveli smo automatizirane i ljudske evaluacije kroz 10 referentnih zadataka, uključujući više od 7,000 oznaka i 1,100 sati rada stručnjaka za zdravlje i krajnjih korisnika. Naš rad predstavlja najopsežniju evaluaciju zdravstvenog agenta do sada i postavlja čvrste temelje prema futurističkoj viziji osobnog zdravstvenog agenta dostupnog svima.
Usmjerenost na korisnika za osobne zdravstvene potrebe
Kako bismo izgradili agenta koji zaista zadovoljava ove raznolike potrebe, započeli smo s procesom dizajna usmjerenog na korisnika. Saznali smo iz više od 1,300 stvarnih zdravstvenih upita iz online izvora, kao što su zdravstveni forumi, ankete više od 500 korisnika i radionice s dizajnerima i inženjerima. Ova istraživanja otkrila su četiri ključna područja u kojima ljudima treba podrška: razumijevanje općih zdravstvenih tema, tumačenje osobnih podataka, dobivanje praktičnih savjeta za dobrobit i procjena simptoma. Ovaj uvid doveo nas je do dizajniranja PHA sustava koji nalikuje timovima ljudskih stručnjaka, uključujući analitičare podataka, stručnjake za područje i osobne zdravstvene trenere.
Proces identifikacije ključnih korisničkih putanja
U procesu identifikacije ključnih korisničkih putanja, fokusirali smo se na razumijevanje specifičnih potreba korisnika. Na temelju prikupljenih podataka, razvili smo prototip koji može pružiti personalizirane savjete i podršku. Ovaj pristup omogućava korisnicima da dobiju relevantne informacije koje su prilagođene njihovim individualnim zdravstvenim potrebama.
Evaluacija našeg predloženog sustava
Kako bismo validirali naš sustav, razvili smo holistički, višerazinski okvir evaluacije. Prvo smo benchmarkirali svakog pojedinačnog pod-agenta prema njihovim jedinstvenim osnovnim sposobnostima u odnosu na najsuvremeniji LLM model kao osnovni model, a zatim smo procijenili ukupnu učinkovitost potpuno integriranog PHA. Naša sveobuhvatna evaluacija uključivala je automatizirane i opsežne ljudske evaluacije kroz 10 referentnih zadataka, uključujući više od 1,100 sati rada kako bi se procijenila izvedba u realnim, multimodalnim razgovorima.
Analitičar podataka: Osobni analitičar podataka
Prvi specijalist je agent za analizu podataka (DS agent), koji analizira osobne vremenske serije podataka iz nosivih uređaja zajedno s zdravstvenim podacima, poput krvnih biomarkera, kako bi pružio kontekstualizirane numeričke uvide. DS agent se oslanja na osnovni model (npr. Gemini) i poboljšan je dvostupanjskim modulom analize podataka: Prva faza) tumačenje neodređenih i ambivalentnih korisničkih upita (npr. “Postajem li nedavno sve fit?”), a druga faza) prevođenje tih upita u robusne planove statističke analize. Zatim generira i izvršava kod kako bi proizveo statistički valjan, podacima potkrijepljen odgovor.
Razvili smo dva automatska evaluacijska benchmarka za svaku fazu radnog procesa DS agenta. Za prvu fazu, planiranje analize, koristili smo auto-evaluator obučen na 354 plana analize upita koje su izradili 10 stručnjaka za analizu podataka. Na temelju detaljnog rubrika koja procjenjuje dimenzije poput dovoljnosti podataka, statističke valjanosti i usklađenosti s korisničkim upitom, naše evaluacije pokazale su da DS agent značajno nadmašuje osnovni model u stvaranju visokokvalitetnih planova analize (postigavši rezultat od 75.6% naspram 53.7% za osnovni model).
Agent stručnjaka za područje: Pouzdano i vjerodostojno znanje
Sljedeći je agent stručnjaka za područje (DE agent), koji djeluje kao pouzdan izvor znanja o zdravlju i dobrobiti. U visoko rizičnom području poput zdravlja i dobrobiti, osiguranje točnosti i pouzdanosti informacija je ključno. DE agent poboljšava osnovni model koristeći višestupanjski okvir razmišljanja i alat koji uključuje pristup autoritativnim izvorima, kao što su znanstvene studije i medicinske baze podataka.
Prednosti i nedostaci osobnog zdravstvenog agenta
Osobni zdravstveni agent donosi brojne prednosti, ali također ima i svoje nedostatke. Evo nekoliko ključnih točaka:
- Prednosti:
- Personalizirani savjeti koji se temelje na individualnim podacima.
- Povećana dostupnost zdravstvenih informacija i resursa.
- Potpora u donošenju informiranih odluka o zdravlju.
- Nedostaci:
- Mogućnost pogrešnih interpretacija podataka.
- Ovisnost o kvaliteti ulaznih podataka.
- Potrebna je edukacija korisnika za pravilno korištenje sustava.
Zaključak
Osobni zdravstveni agent predstavlja značajan korak naprijed u području zdravstvene tehnologije. Njegova sposobnost analize podataka iz različitih izvora i pružanje personaliziranih savjeta može pomoći korisnicima da bolje razumiju svoje zdravlje i donose informirane odluke. Iako postoje izazovi u implementaciji i korištenju ovakvih sustava, potencijalne koristi su neosporne. U 2026. godini, očekuje se da će ovakvi agenti postati još sofisticiraniji i dostupniji široj javnosti.
Najčešća pitanja (FAQ)
Što je osobni zdravstveni agent?
Osobni zdravstveni agent je sustav koji analizira podatke iz nosivih uređaja i zdravstvenih informacija kako bi pružio personalizirane savjete i podršku korisnicima u njihovim zdravstvenim putovanjima.
Kako osobni zdravstveni agent funkcionira?
Agent koristi multimodalne podatke i različite specijalizirane pod-agente za analizu i interpretaciju korisničkih podataka, pružajući tako relevantne i korisne informacije.
Koje su prednosti korištenja osobnog zdravstvenog agenta?
Prednosti uključuju personalizirane savjete, bolju dostupnost informacija o zdravlju i podršku u donošenju informiranih odluka.
Postoje li nedostaci u korištenju osobnog zdravstvenog agenta?
Da, neki od nedostataka uključuju mogućnost pogrešnih interpretacija podataka i potrebu za kvalitetnim ulaznim informacijama.
Kako mogu koristiti osobnog zdravstvenog agenta?
Korištenje osobnog zdravstvenog agenta obično uključuje povezivanje s nosivim uređajem i unos relevantnih zdravstvenih informacija, nakon čega agent može pružiti prilagođene savjete i analize.
