論文の概要: Conversational Health Agents: A Personalized LLM-Powered Agent Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02374v2
- Date: Sat, 21 Oct 2023 01:23:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-25 06:58:56.921150
- Title: Conversational Health Agents: A Personalized LLM-Powered Agent Framework
- Title(参考訳): 会話型健康エージェント:パーソナライズされたLLMエージェントフレームワーク
- Authors: Mahyar Abbasian, Iman Azimi, Amir M. Rahmani, Ramesh Jain
- Abstract要約: 会話型健康エージェント(英: Conversational Health Agents、CHA)は、個人の医療サービスを強化するために設計された対話型システムである。
現在のCHA、特にLLM(Large Language Models)を利用するものは、主に会話に焦点を当てている。
ユーザの医療クエリに対してパーソナライズされた応答を生成するために,CHAを有効活用するLLMフレームワークを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.5946909835546885
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Conversational Health Agents (CHAs) are interactive systems designed to
enhance personal healthcare services by engaging in empathetic conversations
and processing multimodal data. While current CHAs, especially those utilizing
Large Language Models (LLMs), primarily focus on conversation, they often need
more comprehensive agent capabilities. This limitation includes accessing
personal user health data from wearables, ubiquitous data collection sources,
and electronic health records, integrating the latest published health
insights, and connecting with established multimodal data analysis tools. In
this paper, we propose an LLM-powered framework to empower CHAs to generate a
personalized response for users' healthcare queries. This framework provides
critical thinking, knowledge acquisition, and problem-solving abilities by
integrating healthcare data sources, enabling multilingual and multimodal
conversations, and interacting with various user data analysis tools. We
illustrate the framework's proficiency in handling complex healthcare tasks via
a case study on stress level estimation, showcasing the agent's cognitive and
operational capabilities.
- Abstract(参考訳): conversational health agents(chas)は、共感的な会話に関わり、マルチモーダルデータを処理することによって、パーソナルヘルスケアサービスを強化するために設計された対話型システムである。
現在のCHA(特にLarge Language Models (LLMs))は会話に重点を置いているが、より包括的なエージェント機能を必要とすることが多い。
この制限には、ウェアラブル、ユビキタスデータ収集ソース、電子健康記録からの個人ユーザー健康データへのアクセス、最新のhealth insightsの統合、確立されたマルチモーダルデータ分析ツールとの接続が含まれる。
本稿では,chasがユーザの医療クエリに対してパーソナライズされた応答を生成するための,llmを活用したフレームワークを提案する。
このフレームワークは、医療データソースの統合、多言語およびマルチモーダル会話の実現、およびさまざまなユーザデータ分析ツールとのインタラクションにより、批判的思考、知識獲得、問題解決能力を提供する。
ストレスレベル推定を事例として,複雑な医療タスクの処理におけるフレームワークの習熟度を示し,エージェントの認知的・操作的能力を示す。
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