論文の概要: Knowledge-Infused LLM-Powered Conversational Health Agent: A Case Study
for Diabetes Patients
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10153v2
- Date: Wed, 28 Feb 2024 19:40:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-01 17:44:32.166873
- Title: Knowledge-Infused LLM-Powered Conversational Health Agent: A Case Study
for Diabetes Patients
- Title（参考訳）: 知識注入型LLMを用いた会話型健康エージェント : 糖尿病患者を事例として
- Authors: Mahyar Abbasian, Zhongqi Yang, Elahe Khatibi, Pengfei Zhang, Nitish
Nagesh, Iman Azimi, Ramesh Jain, Amir M. Rahmani
- Abstract要約: 糖尿病患者に対する知識注入型LLMを用いた会話型健康エージェント(CHA)を提案する。
オープンソースのopenCHAフレームワークをカスタマイズして活用し、外部知識と分析能力でCHAを強化します。
本評価では,毎日の食事選択に関する糖尿病関連質問100件と,提案した食事に関する潜在的なリスクについて検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.681077687942451
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Effective diabetes management is crucial for maintaining health in diabetic
patients. Large Language Models (LLMs) have opened new avenues for diabetes
management, facilitating their efficacy. However, current LLM-based approaches
are limited by their dependence on general sources and lack of integration with
domain-specific knowledge, leading to inaccurate responses. In this paper, we
propose a knowledge-infused LLM-powered conversational health agent (CHA) for
diabetic patients. We customize and leverage the open-source openCHA framework,
enhancing our CHA with external knowledge and analytical capabilities. This
integration involves two key components: 1) incorporating the American Diabetes
Association dietary guidelines and the Nutritionix information and 2) deploying
analytical tools that enable nutritional intake calculation and comparison with
the guidelines. We compare the proposed CHA with GPT4. Our evaluation includes
100 diabetes-related questions on daily meal choices and assessing the
potential risks associated with the suggested diet. Our findings show that the
proposed agent demonstrates superior performance in generating responses to
manage essential nutrients.
- Abstract（参考訳）: 糖尿病患者の健康維持には効果的な糖尿病管理が不可欠である。
大規模言語モデル(LLM)は糖尿病治療のための新たな道を開いた。
しかし、現在のllmベースのアプローチは、一般的なソースへの依存とドメイン固有の知識との統合の欠如によって制限され、不正確な応答をもたらす。
本稿では,糖尿病患者に対する知識注入型会話型健康エージェント(cha)を提案する。
オープンソースのopenCHAフレームワークをカスタマイズして活用し、外部知識と分析能力でCHAを強化します。
この統合には2つの重要なコンポーネントが含まれる。
1)アメリカ糖尿病協会の食事ガイドラインと栄養情報とを取り入れること
2)栄養摂取量計算を可能にする分析ツールの展開とガイドラインとの比較。
提案したCHAとGPT4を比較した。
本評価では,毎日の食事選択に関する糖尿病関連質問100件と,提案した食事に関する潜在的なリスクを評価する。
以上の結果から,本剤は本態性栄養素管理のための反応生成において優れた性能を示すことが示唆された。
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