論文の概要: ESL-Bench: An Event-Driven Synthetic Longitudinal Benchmark for Health Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.02834v1
• Date: Fri, 03 Apr 2026 07:55:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-06 17:20:24.385839
• Title: ESL-Bench: An Event-Driven Synthetic Longitudinal Benchmark for Health Agents
• Title（参考訳）: ESL-Bench: ヘルスエージェントのためのイベント駆動型合成縦断ベンチマーク
• Authors: Chao Li, Cailiang Liu, Ang Gao, Kexin Deng, Shu Zhang, Langping Xu, Xiaotong Shi, Xionghao Ding, Jian Pei, Xun Jiang,
• Abstract要約: ESLBenchは100人の合成ユーザを提供するイベント駆動合成フレームワークである。 ツール,DBネイティブエージェント,メモリ拡張RAGでLLMにまたがる13の手法を評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.567096101127886
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Longitudinal health agents must reason across multi-source trajectories that combine continuous device streams, sparse clinical exams, and episodic life events - yet evaluating them is hard: real-world data cannot be released at scale, and temporally grounded attribution questions seldom admit definitive answers without structured ground truth. We present ESL-Bench, an event-driven synthesis framework and benchmark providing 100 synthetic users, each with a 1-5 year trajectory comprising a health profile, a multi-phase narrative plan, daily device measurements, periodic exam records, and an event log with explicit per-indicator impact parameters. Each indicator follows a baseline stochastic process driven by discrete events with sigmoid-onset, exponential-decay kernels under saturation and projection constraints; a hybrid pipeline delegates sparse semantic artifacts to LLM-based planning and dense indicator dynamics to algorithmic simulation with hard physiological bounds. Users are each paired with 100 evaluation queries across five dimensions - Lookup, Trend, Comparison, Anomaly, Explanation - stratified into Easy, Medium, and Hard tiers, with all ground-truth answers programmatically computable from the recorded event-indicator relationships. Evaluating 13 methods spanning LLMs with tools, DB-native agents, and memory-augmented RAG, we find that DB agents (48-58%) substantially outperform memory RAG baselines (30-38%), with the gap concentrated on Comparison and Explanation queries where multi-hop reasoning and evidence attribution are required.
• Abstract（参考訳）: 縦断的な健康エージェントは、連続したデバイスストリーム、スパースな臨床検査、そしてエピソードなライフイベントを組み合わせた複数のソースの軌跡を理にかわなければならない。 ESL-Benchは,100人の合成ユーザに対して,健康プロファイル,多段階の物語計画,日次装置計測,定期試験記録,明示的な指標ごとのインパクトパラメータを持つイベントログを含む1～5年の軌跡を持つイベント駆動合成フレームワークおよびベンチマークである。 それぞれの指標は、飽和および投射制約の下でシグミドオンセットで指数デカイなカーネルを持つ離散事象によって駆動されるベースライン確率過程に従っており、ハイブリッドパイプラインはスパースなセマンティックアーティファクトをLSMベースの計画と密度の高いインジケータダイナミクスに委譲し、硬い生理的境界を持つアルゴリズムシミュレーションに委譲する。 ユーザはそれぞれ、ルックアップ、トレンド、比較、異常、説明(Explaination)という5つの次元で100の評価クエリをペアリングする。 ツール,DBネイティブエージェント,メモリ拡張RAGでLLMにまたがる13の手法を評価すると,DBエージェント(48～58%)がメモリRAGベースライン(30～38%)を大幅に上回っていることがわかった。

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