論文の概要: The Last JITAI? The Unreasonable Effectiveness of Large Language Models in Issuing Just-in-Time Adaptive Interventions: Fostering Physical Activity in a Prospective Cardiac Rehabilitation Setting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08658v1
• Date: Tue, 13 Feb 2024 18:39:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-14 14:03:07.042245
• Title: The Last JITAI? The Unreasonable Effectiveness of Large Language Models in Issuing Just-in-Time Adaptive Interventions: Fostering Physical Activity in a Prospective Cardiac Rehabilitation Setting
• Title（参考訳）: 最後のJITAI? ジャスト・イン・タイム・アダプティブ・インターベンションにおける大規模言語モデルの有効性 : 心リハビリテーションにおける身体活動の育成
• Authors: David Haag, Devender Kumar, Sebastian Gruber, Mahdi Sareban, Gunnar Treff, Josef Niebauer, Christopher Bull, Jan David Smeddinck
• Abstract要約: デジタルヘルスにおけるジャスト・イン・タイム・アダプティブ・インターベンション(JITAI)のコンテンツ作成とパーソナライズのための大規模言語モデルの実現可能性について検討した。 JITAI実装の従来のルールベースおよび機械学習モデルは、スケーラビリティと信頼性の制限に直面している。 27のLayPsによる評価の結果, GPT-4によるJITAIsはすべての評価尺度でHCPsやLayPsよりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.842156871517183
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We explored the viability of Large Language Models (LLMs) for triggering and personalizing content for Just-in-Time Adaptive Interventions (JITAIs) in digital health. JITAIs are being explored as a key mechanism for sustainable behavior change, adapting interventions to an individual's current context and needs. However, traditional rule-based and machine learning models for JITAI implementation face scalability and reliability limitations, such as lack of personalization, difficulty in managing multi-parametric systems, and issues with data sparsity. To investigate JITAI implementation via LLMs, we tested the contemporary overall performance-leading model 'GPT-4' with examples grounded in the use case of fostering heart-healthy physical activity in outpatient cardiac rehabilitation. Three personas and five sets of context information per persona were used as a basis of triggering and personalizing JITAIs. Subsequently, we generated a total of 450 proposed JITAI decisions and message content, divided equally into JITAIs generated by 10 iterations with GPT-4, a baseline provided by 10 laypersons (LayPs), and a gold standard set by 10 healthcare professionals (HCPs). Ratings from 27 LayPs indicated that JITAIs generated by GPT-4 were superior to those by HCPs and LayPs over all assessed scales: i.e., appropriateness, engagement, effectiveness, and professionality. This study indicates that LLMs have significant potential for implementing JITAIs as a building block of personalized or "precision" health, offering scalability, effective personalization based on opportunistically sampled information, and good acceptability.
• Abstract（参考訳）: デジタルヘルスにおけるjitais(just-in-time adaptive interventions)コンテンツのトリガとパーソナライズのための大規模言語モデル(llms)の実現可能性を検討した。 JITAIは、持続的な行動変化の鍵となるメカニズムとして検討されており、個人の現在の状況とニーズに介入を適用する。 しかし、JITAI実装の従来のルールベースおよび機械学習モデルは、パーソナライゼーションの欠如、マルチパラメトリックシステム管理の困難さ、データ空間の問題など、スケーラビリティと信頼性の制限に直面している。 llmsによるjitaiの実施を検討するため,外来心リハビリテーションにおける心健康的身体活動の育成を事例として,現在の総合パフォーマンスリードモデルgpt-4を検証した。 JITAIのトリガーおよびパーソナライズの基礎として,3人のペルソナと5組のコンテキスト情報を使用した。 その後,450件のJITAI決定とメッセージ内容を生成し,GPT-4による10回のJITAIと10人のレイパー(LayPs)によるベースライン,および10人の医療専門家によるゴールドスタンダード(HCPs)に等しく分割した。 評価は,gpt-4が生成するジタイはhcpやレイプよりも,適合性,関与性,有効性,プロフェッショナリティといったすべての評価尺度において優れていることが示された。 本研究は, JITAIを個人化あるいは「精度」の健康構築ブロックとして実装し, 拡張性, サンプル情報に基づく効果的なパーソナライズ, 良好な受容性を有することを示す。

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