論文の概要: From Prediction to Intervention: Personalized Meal-Level Glucose Regulation via an LLM Agent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.13581v1
• Date: Tue, 07 Jul 2026 16:58:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-28 05:09:55.207639
• Title: From Prediction to Intervention: Personalized Meal-Level Glucose Regulation via an LLM Agent
• Title（参考訳）: 予測から介入へ:LLMエージェントによるパーソナライズされた食事レベルグルコース制御
• Abstract要約: 本稿では,グルコース応答を制御するために,個別吸収モデルと食事介入を統合した生理フィードバックエージェントループを提案する。 具体的には,個別化吸収力学をモデル化する生理学対応グルコース予測器を開発した。 次に,予測結果を明示的なフィードバックとして,現実の食事を反復的に洗練する予測駆動2段階食事最適化エージェントを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.1030253203393
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Personalized glucose regulation remains a central yet unresolved challenge in precision nutrition, as postprandial glucose response varies substantially across individuals. Existing approaches based on glycemic indices fail to adequately account for such heterogeneity and lack the mechanism to dynamically adjust meals based on personal physiological feedback. In this context, recent advances in LLM-based agents offer a promising direction, as they enable context-aware reasoning and iterative refinement. Inspired by this, we propose a physio-feedback agentic loop, a unified system that integrates individualized absorption modeling with dietary intervention to regulate glucose response. Specifically, we develop a Physiology-Aware Glucose Predictor to model individualized absorption dynamics through a learnable Temporal Physiological Absorption Decay Module. We then construct a Prediction-Driven Two-Stage Meal Optimization Agent that iteratively refines real-world meals using predicted outcomes as explicit feedback. Through extensive experiments on multiple public datasets, we demonstrate that our method not only improves prediction accuracy but also effectively reduces glucose excursions. To the best of our knowledge, this paper marks the first step in integrating physiological learning with an LLM-based agent for personalized glucose regulation.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズされたグルコース調節は、未解決の精密栄養における中心的な課題であり続けている。 既存の血糖指標に基づくアプローチでは、そのような不均一性を適切に説明することができず、個人の生理的フィードバックに基づいて食事の動的調整のメカニズムが欠如している。 この文脈において、LLMベースのエージェントの最近の進歩は、文脈認識推論と反復的洗練を可能にするため、有望な方向性を提供する。 そこで本研究では、グルコース応答を制御するために、個別吸収モデルと食事介入を統合した統合システムである、生理フィードバックエージェントループを提案する。 具体的には、学習可能な時間的生理的吸収減衰モジュールを用いて、個別化された吸収動態をモデル化する、生理的認識型グルコース予測器を開発する。 次に,予測結果を明示的なフィードバックとして,現実の食事を反復的に洗練する予測駆動2段階食事最適化エージェントを構築した。 複数の公開データセットに対する広範な実験を通して,本手法は予測精度を向上するだけでなく,グルコースの抽出を効果的に抑制することを示した。 我々の知る限り、この論文は、パーソナライズされたグルコース調節のためのLLMベースのエージェントと生理学学習を統合するための第一歩となる。

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