Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Anatomy of a Personal Health Agent

論文の概要: The Anatomy of a Personal Health Agent

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.20148v2
Date: Thu, 18 Sep 2025 17:43:25 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-09-22 14:11:07.200187
Title: The Anatomy of a Personal Health Agent
Title（参考訳）: パーソナルヘルスエージェントの解剖
Abstract要約: 一般消費者の健康管理装置や一般の健康記録からマルチモーダルデータを分析できる包括的パーソナルヘルスエージェントの構築を目指している。我々は,消費者の健康ニーズの3つの主要なカテゴリを特定し,それぞれが専門的なサブエージェントによって支えられている。動的にパーソナライズされた対話を可能にするマルチエージェントフレームワークであるPersonal Health Agent(PHA)を提案し,開発する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 32.99206560736977
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Health is a fundamental pillar of human wellness, and the rapid advancements in large language models (LLMs) have driven the development of a new generation of health agents. However, the application of health agents to fulfill the diverse needs of individuals in daily non-clinical settings is underexplored. In this work, we aim to build a comprehensive personal health agent that is able to reason about multimodal data from everyday consumer wellness devices and common personal health records, and provide personalized health recommendations. To understand end-users' needs when interacting with such an assistant, we conducted an in-depth analysis of web search and health forum queries, alongside qualitative insights from users and health experts gathered through a user-centered design process. Based on these findings, we identified three major categories of consumer health needs, each of which is supported by a specialist sub-agent: (1) a data science agent that analyzes personal time-series wearable and health record data, (2) a health domain expert agent that integrates users' health and contextual data to generate accurate, personalized insights, and (3) a health coach agent that synthesizes data insights, guiding users using a specified psychological strategy and tracking users' progress. Furthermore, we propose and develop the Personal Health Agent (PHA), a multi-agent framework that enables dynamic, personalized interactions to address individual health needs. To evaluate each sub-agent and the multi-agent system, we conducted automated and human evaluations across 10 benchmark tasks, involving more than 7,000 annotations and 1,100 hours of effort from health experts and end-users. Our work represents the most comprehensive evaluation of a health agent to date and establishes a strong foundation towards the futuristic vision of a personal health agent accessible to everyone.
Abstract（参考訳）: 健康は人間の健康の基本的な柱であり、大型言語モデル(LLM)の急速な進歩は、新しい世代の健康エージェントの開発を促している。しかし、日々の非クリニカルな環境における個人のニーズを満たすための健康エージェントの応用は過小評価されている。本研究の目的は、日常生活の健康管理装置や一般の健康記録からのマルチモーダルデータを分析し、パーソナライズされたヘルスレコメンデーションを提供する、包括的パーソナルヘルスエージェントの構築である。このようなアシスタントと対話する際のエンドユーザのニーズを理解するため,ユーザ中心の設計プロセスを通じて収集されたユーザや医療専門家の質的な洞察とともに,Web検索とヘルスフォーラムクエリの詳細な分析を行った。これらの結果から,(1)個人的時系列のウェアラブル・健康記録データを分析するデータサイエンスエージェント,(2)ユーザの健康・文脈データを統合して正確かつパーソナライズされた洞察を生成する健康ドメイン専門家エージェント,(3)データ洞察を合成し,特定の心理的戦略を用いてユーザを指導し,ユーザの進捗を追跡する健康コーチングエージェント,の3つのカテゴリーを特定した。さらに、動的にパーソナライズされたインタラクションによって個々の健康ニーズに対処できるマルチエージェントフレームワークであるPersonal Health Agent (PHA) を提案し、開発する。各サブエージェントとマルチエージェントシステムを評価するために, 7000以上のアノテーションと1,100時間以上の健康専門家とエンドユーザの作業を含む10のベンチマークタスクに対して, 自動評価と人的評価を行った。我々の研究は、これまででもっとも包括的な健康エージェントの評価であり、誰にでもアクセス可能なパーソナルヘルスエージェントの未来的ビジョンに向けた強力な基盤を確立している。

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