論文の概要: An LLM-Powered Agent for Physiological Data Analysis: A Case Study on PPG-based Heart Rate Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12836v2
• Date: Tue, 29 Apr 2025 17:14:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 20:17:25.680033
• Title: An LLM-Powered Agent for Physiological Data Analysis: A Case Study on PPG-based Heart Rate Estimation
• Title（参考訳）: LLMを用いた生理データ分析エージェント: PPGによる心拍数推定の事例研究
• Authors: Mohammad Feli, Iman Azimi, Pasi Liljeberg, Amir M. Rahmani,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、対話的なコミュニケーションを通じて診断、患者ケア、意思決定支援を改善することで、医療に革命をもたらしている。 本研究では, LLM と解析ツールの統合におけるギャップを埋めるための生理的時系列解析のための LLM を利用したエージェントを開発した。 OpenCHAをベースとして,OpenAIのGPT-3.5-turboモデルを利用したエージェントは,ユーザインタラクションやデータソース,分析ツールを組み込んで,正確なヘルスインサイトを生成するオーケストレータを備えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0195680688695594
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are revolutionizing healthcare by improving diagnosis, patient care, and decision support through interactive communication. More recently, they have been applied to analyzing physiological time-series like wearable data for health insight extraction. Existing methods embed raw numerical sequences directly into prompts, which exceeds token limits and increases computational costs. Additionally, some studies integrated features extracted from time-series in textual prompts or applied multimodal approaches. However, these methods often produce generic and unreliable outputs due to LLMs' limited analytical rigor and inefficiency in interpreting continuous waveforms. In this paper, we develop an LLM-powered agent for physiological time-series analysis aimed to bridge the gap in integrating LLMs with well-established analytical tools. Built on the OpenCHA, an open-source LLM-powered framework, our agent powered by OpenAI's GPT-3.5-turbo model features an orchestrator that integrates user interaction, data sources, and analytical tools to generate accurate health insights. To evaluate its effectiveness, we implement a case study on heart rate (HR) estimation from Photoplethysmogram (PPG) signals using a dataset of PPG and Electrocardiogram (ECG) recordings in a remote health monitoring study. The agent's performance is benchmarked against OpenAI GPT-4o-mini and GPT-4o, with ECG serving as the gold standard for HR estimation. Results demonstrate that our agent significantly outperforms benchmark models by achieving lower error rates and more reliable HR estimations. The agent implementation is publicly available on GitHub.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、対話的なコミュニケーションを通じて診断、患者ケア、意思決定支援を改善することで、医療に革命をもたらしている。 最近では、健康情報抽出のためのウェアラブルデータなどの生理的時系列分析に応用されている。 既存の方法では、生の数値列を直接プロンプトに埋め込むことができ、トークン制限を超え、計算コストを増大させる。 さらに、時系列から抽出した特徴をテキストプロンプトやマルチモーダルアプローチで統合する研究もある。 しかしながら、これらの手法は、LLMの限られた解析厳密さと連続波形の解釈における非効率性のために、総称的かつ信頼性の低い出力を生成することが多い。 本稿では, LLM と解析ツールの融合におけるギャップを埋めるために, 生理的時系列解析のための LLM を利用したエージェントを開発した。 OpenAIのGPT-3.5-turboモデルを利用した当社のエージェントは、ユーザインタラクション、データソース、分析ツールを統合して正確な健康情報を生成するオーケストレータを備えています。 PPGと心電図 (ECG) のデータセットを用いて, 遠隔健康モニタリング研究において, 光胸筋電図 (PPG) 信号から心拍数 (HR) を推定するケーススタディを実装した。 エージェントのパフォーマンスは OpenAI GPT-4o-mini と GPT-4o に対してベンチマークされ、ECG は HR 推定のゴールドスタンダードとなっている。 その結果,提案エージェントは,より低い誤差率と信頼性の高いHR推定を行うことで,ベンチマークモデルを大幅に上回ることを示した。 エージェントの実装はGitHubで公開されている。

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