Anatomija osobnog zdravstvenog agenta

U svijetu umjetne inteligencije, osobni zdravstveni agenti predstavljaju revoluciju u načinu na koji mi pristupamo našoj zdravstvenoj zaštiti. Ovi napredni alati koriste velika jezika modela (LLM) i podatke iz nosivih uređaja kako bi pružili osmišljene, individualizirane savjete temeljeni na dokazima. U ovom članku istražit ćemo prototip istraživačkog istraživanja, LLM-om pokretani osobni zdravstveni agent koji analizira podatke iz svakodnevnih uređaja za dobrobit i zdravstvene podatke, kao što su krvni biomarkeri, kako bi pružio dokazano zasnovane zdravstvene uvid i pružio individualizirani trenerski doživljaj.

Transformativna moć LLM-a i nosivih uređaja

Velika napredak u jezika modelima (LLM) u kombinaciji s podacima iz nosivih uređaja predstavlja transformativnu priliku za poticanje ljudi na njihovim osobnim zdravstvenim putovanjima. Međutim, zdravstveni potrebe se razlikuju od pojedinca do pojedinca. Odgovor na specifični upit, kao što je “Prosječno, koliko sam sati spavao ovaj zadnji mjesec?”, zahtijeva različite vještine od otvorenog pitanja poput “Što mogu učiniti da poboljšam kvalitet spavanja?”. Jedan sustav može imati poteškoća s ovom složenošću. Da bismo se suprotstavili ovom izazovu, usvojili smo čovječentricu proces i predložili Osobni Zdravstveni Agent (PHA). Ovaj agent je sveobuhvatni istraživački okvir koji može razmišljati o multimodalnim podacima kako bi pružio individualizirane, dokazano zasnovane smjernice.

Multiagentna arhitektura

PHA koristi multiagentnu arhitekturu koja dekonstruira osobnu zdravstvenu i dobrobitnu podršku u tri jezgrovite uloge (znanstveni podaci, stručnjak za domenu i zdravstveni trener), svaki obrađen od strane specijaliziranog podagenta. Da bismo ocijenili svaki podagent i multiagentni sustav, koristili smo stvarni skup podataka iz studije koja je prošla IRB pregled, gdje je ~1200 korisnika pružilo saglasnost da podijeli svoje nosive podatke iz Fitbita, zdravstveni upitnik i rezultate krvi. Provodili smo automatizirane i ljudske ocjene kroz 10 zadataka za testiranje, što je uključivalo više od 7.000 anotacija i 1.100 sati napora od stručnjaka za zdravstvo i krajnjih korisnika. Naš rad predstavlja najsveobuhvatniju ocjenu zdravstvenog agenta do danas i utemeljuje jaku osnovu za buduću viziju osobnog zdravstvenog agenta dostupnog svima.

Konceptualni okvir za istraživanje

Ovaj rad iznosi konceptualni okvir za istraživanje svrhe i ne bi trebao se smatrati opisom bilo kojeg specifičnog proizvoda, usluge ili značajke trenutno u razvoju ili dostupne javnosti. Bilo kakva primjena u stvarnom svijetu bi podložena zasebnom procesu dizajna, validacije i pregleda.

Korisničko centrirani dizajn za osobne zdravstvene potrebe

Da bismo izgradili agenta koji zaista ispunjava ove raznolike potrebe, počeli smo s korisničko centriranim dizajnom procesa. Sintetizirali smo uvide iz više od 1.300 stvarnih zdravstvenih upita iz online izvora, kao što su zdravstveni forumi, podaci o anketama iz više od 500 korisnika i radionica s stručnjacima za dizajn i inženjerstvo. Ovo istraživanje otkrilo je četiri kritične oblasti gdje ljudi trebaju podršku: razumijevanje općih zdravstvenih tema, tumačenje svojih osobnih podataka, dobivanje izvršnih savjeta za dobrobit i procjenjivanje simptoma. Ovi uvidi vodili su dizajnom PHA sustava koji podsjeća na timove ljudskih stručnjaka, uključujući znanstvenike za podatke, stručnjake za domenu i osobne zdravstvene trenere.

Identifikacija kritičnih korisničkih putovanja

Korisničko centrirani proces za identifikaciju kritičnih korisničkih putovanja je bio ključan u razvoju našeg sustava. Ovaj proces uključivao je razgovore s korisnicima, analizu podataka i iterativni dizajn kako bismo shvatili kako korisnici interagiraju s našim sustavom i kako možemo poboljšati njihovo iskustvo.

Ocjena našeg predloženog sustava

Da bismo validirali naš sustav, razvili smo holistički, multi-nivo okvir za ocjenu. Najprije smo benchmarkirali svaki pojedinačni podagent na njihovim jedinstvenim jezgrovitim sposobnostima u odnosu na model LLM kao osnovni model, a zatim smo ocijenili ukupnu učinkovitost potpuno integriranog PHA. Tablica ispod prikazuje našu sveobuhvatnu ocjenu, koja je uključivala i automatizirane i obsežne ljudske ocjene kroz 10 zadataka za testiranje, što je uključivalo više od 1.100 sati napora od krajnjih korisnika i stručnjaka za zdravstvo kako bi se ocijenila izvedba u realnim, multimodalnim razgovorima.

Opis našeg sveobuhvatnoga ocjenjivanja

Podatkovni znanstveni agent: Osobni podatkovni analitičar

Prvi specijalist je podatkovni znanstveni (DS) agent, koji analizira osobne podatke o vremenskoj seriji iz nosivih uređaja i zdravstvenih podataka, kao što su krvni biomarkeri, kako bi pružio kontekstualizirane numeričke uvide. DS agent se gradi na osnovnom modelu (npr. Gemini) i pojačava ga dvostupanjskim podatkovnim znanstvenim modulom: Prvi korak) interpretirati nejasno i nejasne korisničke upite (npr. “Da li se nedavno više trudim?”), i Drugi korak) prevesti ih u robustne planove statističke analize. Zatim generira i izvršava kod za proizvodnju statistički validnog, podataka zasnovanog odgovora. Razvili smo dva auto-ocjenjivača za svaki korak DS agentovog radnog tijeka. Za prvi korak, planiranje analize, koristili smo auto-ocjenjivač treniran na 354 upita-analiza plana od strane 10 stručnjaka za podatke. Na temelju detaljnog rubrika koji procjenjuje dimenzije kao što su dovoljna podataka, statistička validnost i poravnanje s korisničkim upitom, naše ocjene pokazale su da je DS agent uspješno interpretirao i preveo korisničke upite u statistički validne planove.

Stručnjak za domenu: Osobni stručnjak za domenu

Drugi specijalist je stručnjak za domenu, koji pruža ekspertne odgovore na korisničke upite vezane za zdravstvene teme. Ovaj agent koristi LLM za razumijevanje korisničkih upita i pružanje odgovora zasnovanih na najnovijim istraživanjima i smjernicama. Agent je treniran na velikom skupu podataka o zdravstvenim temama i može odgovoriti na širok spektar pitanja, od općih zdravstvenih pitanja do specifičnijih pitanja vezanih za određene bolesti.

Zdravstveni trener: Osobni zdravstveni trener

Treći specijalist je zdravstveni trener, koji pruža individualizirane savjete za dobrobit temeljene na korisničkim podacima. Ovaj agent koristi podatke iz nosivih uređaja i zdravstvenih podataka kako bi pružio korisnicima izvršne savjete za poboljšanje svoje dobrobiti. Agent koristi algoritme strojnog učenja za personalizaciju savjeta i pruža korisnicima individualizirane planove za vježbanje, ishranu i spavanje.

Zaključak

Osobni zdravstveni agenti predstavljaju budućnost osobne zdravstvene zaštite, pružajući korisnicima individualizirane, dokazano zasnovane savjete temeljene na njihovim osobnim podacima. Naš prototip istraživanja, LLM-om pokretani osobni zdravstveni agent, pokazao je veliku potencijalnost i mogućnost da transformira način na koji mi pristupamo našoj zdravstvenoj zaštiti. Međutim, da bismo ostvarili ovu viziju, potrebno je dalje istraživanje i razvoj kako bismo poboljšali funkcionalnost i učinkovitost naših agenata. Također je važno da se osiguraju etička i privatna pitanja kako bismo zaštitili korisničke podatke i osigurali da naši agenti pružaju korisne i korisne savjete.

Česta pitanja

Kako osobni zdravstveni agenti rade?

Osobni zdravstveni agenti koriste velika jezika modela (LLM) i podatke iz nosivih uređaja kako bi analizirati korisničke podatke i pružiti individualizirane, dokazano zasnovane savjete. Ovi agenti mogu odgovoriti na širok spektar pitanja, od općih zdravstvenih pitanja do specifičnijih pitanja vezanih za određene bolesti.

Koliko su osobni zdravstveni agenti sigurni?

Sigurnost osobnih zdravstvenih agenata je ključni faktor. Ovi agenti moraju biti dizajnirani s etičkim i privatnim razmatranjima na umu kako bi zaštitili korisničke podatke. Također je važno da se osiguravaju redoviti ažuriranja i sigurnosna provjere kako bi se osiguralo da agenti rade na siguran i pouzdan način.

Koji su prednosti i nedostaci osobnih zdravstvenih agenata?

Prednosti osobnih zdravstvenih agenata uključuju individualizirane savjete, pristupačnost i mogućnost 24/7 podrške. Međutim, nedostaci mogu uključivati ograničenu funkcionalnost, ovisnost o točnosti korisničkih podataka i etička pitanja vezana za privatnost. Također je važno da se agenti redovito ažuriraju kako bi se osiguralo da pružaju najnovije i najpreciznije informacije.

Kada će osobni zdravstveni agenti biti dostupni široj javnosti?

Trenutno su osobni zdravstveni agenti u fazi istraživanja i razvoja. Međutim, s brzim napredkom u umjetnoj inteligenciji i zdravstvenim tehnologijama, očekuje se da će ovi agenti postati dostupni široj javnosti u sljedećim nekoliko godina. Važno je pratiti najnovije razvoj i istraživanje kako bismo bili informirani o najnovijim napretcima u ovoj oblasti.