論文の概要: VitalDiagnosis: AI-Driven Ecosystem for 24/7 Vital Monitoring and Chronic Disease Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.15798v1
• Date: Thu, 22 Jan 2026 09:31:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-23 21:37:20.559144
• Title: VitalDiagnosis: AI-Driven Ecosystem for 24/7 Vital Monitoring and Chronic Disease Management
• Title（参考訳）: Vital Diagnosis:24/7 Vital Monitoringと慢性疾患管理のためのAI駆動生態系
• Authors: Zhikai Xue, Tianqianjin Lin, Pengwei Yan, Ruichun Wang, Yuxin Liu, Zhuoren Jiang, Xiaozhong Liu,
• Abstract要約: VitalDiagnosisは、慢性疾患の管理を受動的モニタリングから、能動的で対話的なエンゲージメントに移行するためのエコシステムである。 ウェアラブルデバイスからの連続データをLCMの推論能力と統合することにより、システムは急性の健康異常と定期的な順守の両方に対処する。 このアプローチは,患者の自己管理を向上し,回避可能な臨床作業量を削減し,より積極的で協調的なケアパラダイムを促進することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.145016231691972
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Chronic diseases have become the leading cause of death worldwide, a challenge intensified by strained medical resources and an aging population. Individually, patients often struggle to interpret early signs of deterioration or maintain adherence to care plans. In this paper, we introduce VitalDiagnosis, an LLM-driven ecosystem designed to shift chronic disease management from passive monitoring to proactive, interactive engagement. By integrating continuous data from wearable devices with the reasoning capabilities of LLMs, the system addresses both acute health anomalies and routine adherence. It analyzes triggers through context-aware inquiries, produces provisional insights within a collaborative patient-clinician workflow, and offers personalized guidance. This approach aims to promote a more proactive and cooperative care paradigm, with the potential to enhance patient self-management and reduce avoidable clinical workload.
• Abstract（参考訳）: 慢性疾患が世界的な死因となり、緊張した医療資源と高齢化による課題が強まりつつある。 個別に、患者は早期の悪化の兆候を解釈したり、ケアプランの遵守を維持するのに苦労することが多い。 本稿では,慢性疾患管理を受動的モニタリングから能動的,インタラクティブなエンゲージメントに移行するためのLLM駆動型エコシステムであるVitalDiagnosisを紹介する。 ウェアラブルデバイスからの連続データをLCMの推論能力と統合することにより、システムは急性の健康異常と定期的な順守の両方に対処する。 コンテキスト対応の問い合わせを通じてトリガーを分析し、協調的な患者・クリニックのワークフロー内で暫定的な洞察を生成し、パーソナライズされたガイダンスを提供する。 このアプローチは,患者の自己管理を向上し,回避可能な臨床作業量を削減し,より積極的で協調的なケアパラダイムを促進することを目的としている。

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