論文の概要: JEEVHITAA -- An End-to-End HCAI System to Support Collective Care
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.06364v2
- Date: Wed, 10 Dec 2025 17:26:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-12 14:11:15.101963
- Title: JEEVHITAA -- An End-to-End HCAI System to Support Collective Care
- Title（参考訳）: 集団ケア支援のためのエンド・ツー・エンドHCAIシステム「JEEVHITAA」
- Authors: Shyama Sastha Krishnamoorthy Srinivasan, Harsh Pala, Mohan Kumar, Pushpendra Singh,
- Abstract要約: VHITAA(Android/Flutterシステム)は,ケアサークルに対して,コンテキストに敏感でロールアウェアな共有と検証可能な情報フローを提供する。
VHITAAは(Google HealthとBLEコネクタ経由で)プラットフォームとデバイスデータを取り込み、センサーストリームとタイアップから多層ユーザプロファイルを構築し、許可されたケアグラフ全体にわたって詳細な時間境界アクセス制御を実行する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.456792874544804
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Current mobile health platforms are predominantly individual-centric and lack the necessary primitives for coordinated, auditable, multi-actor workflows. However, in many settings worldwide, health decisions are enacted by multi-actor care networks rather than single users. We present JEEVHITAA, an Android/Flutter system that provides context-sensitive, role-aware sharing and verifiable information flows for care circles. JEEVHITAA ingests platform and device data (via Google Health Connect and BLE connectors), constructs multi-layer user profiles from sensor streams and tiered onboarding, and enforces fine-grained, time-bounded access control across permissioned care graphs. Data are end-to-end encrypted in local stores and during peer sync (Firebase), and provisions are made for document capture by camera or upload as PDF. An integrated retrieval-augmented LLM pipeline (i) produces structured, role-targeted summaries and action plans, (ii) enables users to gather advanced insights on health reports, and (iii) performs evidence-grounded user-relevant verification of arbitrary health content, returning provenance, confidence scores, and source citations. We describe the system architecture, connector abstractions, and security primitives, and evaluate robustness and compatibility using synthetic, ontology-driven simulations and vendor compatibility tests. Finally, we outline plans for longitudinal in-the-wild deployments to measure system performance, the correctness of access control, and the real-world effectiveness of relationship-aware credibility support.
- Abstract（参考訳）: 現在のモバイルヘルスプラットフォームは、主に個人中心であり、コーディネートされた監査可能なマルチアクターワークフローに必要なプリミティブが欠如している。
しかし、世界中の多くの環境では、単一ユーザーではなく、マルチアクターケアネットワークによって健康決定がなされている。
JEEVHITAAは,ケアサークルにコンテキストに敏感でロール認識の共有と検証可能な情報フローを提供するAndroid/Flutterシステムである。
JEEVHITAAは(Google Health ConnectとBLEコネクタ経由で)プラットフォームとデバイスデータを取り込み、センサーストリームとタイアップオンボーディングから多層ユーザプロファイルを構築し、許可されたケアグラフ全体にわたって細粒度でタイムバウンドなアクセス制御を実行する。
データはローカルストアやピア同期(Firebase)中にエンドツーエンドで暗号化され、カメラで文書をキャプチャしたりPDFとしてアップロードしたりするための規定が作成される。
統合検索型LLMパイプライン
i) 構造化されたロールターゲットの要約とアクションプランを作成する。
(ii) 健康報告に関する高度な知見を収集し、
三 任意の健康内容のエビデンスに基づくユーザ関連検証を行い、証明、信頼スコア、情報源の引用を返却する。
システムアーキテクチャ、コネクタ抽象化、セキュリティプリミティブを説明し、合成オントロジー駆動のシミュレーションとベンダー互換性テストを用いて堅牢性と互換性を評価する。
最後に,システム性能,アクセス制御の正しさ,および関係認識による信頼性支援の現実的有効性を評価するための長期配置計画について概説する。
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