論文の概要: Transforming Wearable Data into Personal Health Insights using Large Language Model Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06464v4
- Date: Mon, 08 Sep 2025 17:59:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-09 14:07:02.678598
- Title: Transforming Wearable Data into Personal Health Insights using Large Language Model Agents
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルエージェントを用いたウェアラブルデータからパーソナルヘルスインサイトへの変換
- Authors: Mike A. Merrill, Akshay Paruchuri, Naghmeh Rezaei, Geza Kovacs, Javier Perez, Yun Liu, Erik Schenck, Nova Hammerquist, Jake Sunshine, Shyam Tailor, Kumar Ayush, Hao-Wei Su, Qian He, Cory Y. McLean, Mark Malhotra, Shwetak Patel, Jiening Zhan, Tim Althoff, Daniel McDuff, Xin Liu,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、この分析を大規模に行う上で、有望だがほとんど未解決のソリューションを提供する。
我々は,多段階推論とコード生成と情報検索を利用して行動保健データを解析・解釈するシステムであるPersonal Health Insights Agent(PHIA)を紹介する。
650時間の人間専門家による評価では、PHIAは強いコード生成ベースラインを著しく上回り、客観的、数値的な質問、オープンエンドの質問に対して84%の精度を達成し、最高品質のレーティングの2倍の確率で83%の好評を得た。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.033998849079563
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deriving personalized insights from popular wearable trackers requires complex numerical reasoning that challenges standard LLMs, necessitating tool-based approaches like code generation. Large language model (LLM) agents present a promising yet largely untapped solution for this analysis at scale. We introduce the Personal Health Insights Agent (PHIA), a system leveraging multistep reasoning with code generation and information retrieval to analyze and interpret behavioral health data. To test its capabilities, we create and share two benchmark datasets with over 4000 health insights questions. A 650-hour human expert evaluation shows that PHIA significantly outperforms a strong code generation baseline, achieving 84% accuracy on objective, numerical questions and, for open-ended ones, earning 83% favorable ratings while being twice as likely to achieve the highest quality rating. This work can advance behavioral health by empowering individuals to understand their data, enabling a new era of accessible, personalized, and data-driven wellness for the wider population.
- Abstract（参考訳）: 一般的なウェアラブルトラッカーからパーソナライズされた洞察を引き出すには、コード生成のようなツールベースのアプローチを必要とする、標準的なLLMに挑戦する複雑な数値推論が必要である。
大規模言語モデル(LLM)エージェントは、この分析を大規模に行う上で、有望だがほとんど未解決のソリューションを提供する。
我々は,多段階推論とコード生成と情報検索を利用して行動保健データを解析・解釈するシステムであるPersonal Health Insights Agent(PHIA)を紹介する。
その能力をテストするために、2つのベンチマークデータセットを作成し、4000以上のヘルスインサイトに関する質問を共有します。
650時間の人間専門家による評価では、PHIAは強いコード生成ベースラインを著しく上回り、客観的、数値的な質問、オープンエンドの質問に対して84%の精度を達成し、最高品質のレーティングの2倍の確率で83%の好評を得た。
この研究は、個人に自分のデータを理解する権限を与えることで行動の健康を向上させ、より広い人口に対してアクセスしやすく、パーソナライズされ、データ駆動型ウェルネスの新しい時代を可能にする。
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