論文の概要: The Last JITAI? Exploring Large Language Models for Issuing Just-in-Time Adaptive Interventions: Fostering Physical Activity in a Conceptual Cardiac Rehabilitation Setting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08658v3
• Date: Wed, 26 Feb 2025 08:57:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 18:22:00.887313
• Title: The Last JITAI? Exploring Large Language Models for Issuing Just-in-Time Adaptive Interventions: Fostering Physical Activity in a Conceptual Cardiac Rehabilitation Setting
• Title（参考訳）: 最後のJITAI? Just-in-Time Adaptive Intervention(ジャスト・イン・タイム・アダプティブ・インターベンション)のための大規模言語モデル:概念的心リハビリテーション・セッティングにおける身体活動の育成
• Authors: David Haag, Devender Kumar, Sebastian Gruber, Dominik Hofer, Mahdi Sareban, Gunnar Treff, Josef Niebauer, Christopher Bull, Albrecht Schmidt, 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)の内容のトリガーおよびパーソナライズにLarge Language Models (LLMs) を用いることの有効性を検討した。 GPT-4生成JITAIは人為的な介入提案を上回っ、すべての指標でLayPsとHCPsを上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.11253030181912
• License:
• Abstract: We evaluated the viability of using Large Language Models (LLMs) to trigger and personalize content in Just-in-Time Adaptive Interventions (JITAIs) in digital health. As an interaction pattern representative of context-aware computing, JITAIs are being explored for their potential to support sustainable behavior change, adapting interventions to an individual's current context and needs. Challenging traditional JITAI implementation models, which face severe scalability and flexibility limitations, we tested GPT-4 for suggesting JITAIs in the use case of heart-healthy activity in cardiac rehabilitation. Using three personas representing patients affected by CVD with varying severeness and five context sets per persona, we generated 450 JITAI decisions and messages. These were systematically evaluated against those created by 10 laypersons (LayPs) and 10 healthcare professionals (HCPs). GPT-4-generated JITAIs surpassed human-generated intervention suggestions, outperforming both LayPs and HCPs across all metrics (i.e., appropriateness, engagement, effectiveness, and professionalism). These results highlight the potential of LLMs to enhance JITAI implementations in personalized health interventions, demonstrating how generative AI could revolutionize context-aware computing.
• Abstract（参考訳）: 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)の内容のトリガーおよびパーソナライズにLarge Language Models (LLMs) を用いることの有効性を検討した。 JITAIは、コンテキスト認識コンピューティングの相互作用パターンとして、持続的な行動変化をサポートする可能性を探求し、個人の現在の状況とニーズに介入を適用する。 拡張性や柔軟性に厳しい制約がある従来のJITAI実装モデルを用いて,心臓リハビリテーションにおける心臓健康活動のユースケースにおけるJITAIの提案をGPT-4で行った。 重度と文脈が5つあるCVD患者3名を対象に,450件のJITAI決定とメッセージを生成した。 対象は10名(レイP)と10名の医療従事者(HCP)であった。 GPT-4の生成したJITAIは、人間による介入提案を超越し、すべての指標(適切性、エンゲージメント、有効性、プロフェッショナル主義)でLayPとHCPの両方を上回った。 これらの結果は、パーソナライズされた健康介入におけるJITAI実装を強化するLLMの可能性を強調し、生成AIがコンテキスト認識コンピューティングにどのように革命をもたらすかを示す。

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