論文の概要: Graph-Augmented LLMs for Personalized Health Insights: A Case Study in Sleep Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16252v2
• Date: Tue, 25 Jun 2024 03:17:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 13:02:11.199823
• Title: Graph-Augmented LLMs for Personalized Health Insights: A Case Study in Sleep Analysis
• Title（参考訳）: パーソナライズされたヘルスインサイトのためのグラフ強化LDM:睡眠分析の事例研究
• Authors: Ajan Subramanian, Zhongqi Yang, Iman Azimi, Amir M. Rahmani,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、インタラクティブなヘルスアドバイスを提供する上で、有望であることを示している。 Retrieval-Augmented Generation (RAG) やファインチューニングのような従来の手法は、複雑で多次元で時間的に関係のあるデータを完全に活用できないことが多い。 本稿では,健康意識のパーソナライズと明確性を高めるために,グラフ拡張LDM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）: 2.303486126296845
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Health monitoring systems have revolutionized modern healthcare by enabling the continuous capture of physiological and behavioral data, essential for preventive measures and early health intervention. While integrating this data with Large Language Models (LLMs) has shown promise in delivering interactive health advice, traditional methods like Retrieval-Augmented Generation (RAG) and fine-tuning often fail to fully utilize the complex, multi-dimensional, and temporally relevant data from wearable devices. These conventional approaches typically provide limited actionable and personalized health insights due to their inadequate capacity to dynamically integrate and interpret diverse health data streams. In response, this paper introduces a graph-augmented LLM framework designed to significantly enhance the personalization and clarity of health insights. Utilizing a hierarchical graph structure, the framework captures inter and intra-patient relationships, enriching LLM prompts with dynamic feature importance scores derived from a Random Forest Model. The effectiveness of this approach is demonstrated through a sleep analysis case study involving 20 college students during the COVID-19 lockdown, highlighting the potential of our model to generate actionable and personalized health insights efficiently. We leverage another LLM to evaluate the insights for relevance, comprehensiveness, actionability, and personalization, addressing the critical need for models that process and interpret complex health data effectively. Our findings show that augmenting prompts with our framework yields significant improvements in all 4 criteria. Through our framework, we can elicit well-crafted, more thoughtful responses tailored to a specific patient.
• Abstract（参考訳）: 健康モニタリングシステムは、予防措置や早期健康介入に不可欠な生理的・行動的データを継続的に収集することで、現代医療に革命をもたらした。 このデータをLLM(Large Language Models)と統合することは、インタラクティブなヘルスアドバイスを提供する上で有望であることを示しているが、Retrieval-Augmented Generation(RAG)やファインチューニングといった従来の手法では、ウェアラブルデバイスからの複雑で多次元で時間的に関連するデータを十分に活用できないことが多い。 これらの従来のアプローチは、多様な健康データストリームを動的に統合し解釈する能力が不十分なため、限られた行動可能でパーソナライズされた健康上の洞察を提供するのが一般的である。 そこで本研究では,健康意識のパーソナライズと明確さを著しく向上するグラフ拡張LDMフレームワークを提案する。 階層的なグラフ構造を用いることで、このフレームワークは患者間の関係を捕捉し、ランダムフォレストモデルから得られる動的な特徴重要度スコアをLLMプロンプトに富ませる。 このアプローチの有効性は、新型コロナウイルスロックダウン中の20人の大学生を対象にした睡眠分析ケーススタディを通じて実証され、効果的かつパーソナライズされた健康情報を生成するためのモデルの可能性を強調した。 関連性、包括性、行動可能性、パーソナライズに関する洞察を評価するために、我々は、複雑な健康データを効果的に処理し解釈するモデルに対する重要なニーズに対処するために、別のLCMを活用します。 以上の結果から,フレームワークの強化による4つの基準の大幅な改善が示唆された。 フレームワークを通じて、特定の患者に合わせて、より巧みに作り上げられた、より思慮深い反応を導き出すことができます。

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