PULSE：用于癌症幸存者被动感知的主动性调查以实现主动干预
人机交互
2026-05-19 v1 人工智能
摘要
癌症幸存者面临抑郁、焦虑和一般情感困扰的 elevated rate，而他们最需要支持的时刻往往是自我报告稀疏的时刻，我们将这种现象称为日记悖论。被动智能手机感知提供了一种持续、不 intrusive 的替代方案，但先前基于感知的情感预测受到了准确度上限的限制，这表明不仅是可用数据，更是如何解释行为信号存在瓶颈。我们提出了 PULSE 系统，将固定特征管道转变为主动感知调查：配备八个专用工具的 LLM 智能体自主查询智能手机感知数据，将当前行为与个人化基线进行比较，并通过检索增强的 population-level 比较进行校准。相对于接收预格式化特征摘要，智能体决定检查哪些模态、回望多远以及深入调查多少，类似于基于假设的临床推理。我们通过在 50 名癌症幸存者的纵向研究中进行 2*2 因素设计评估了 PULSE，将推理架构（结构化 vs. agentic）与数据模态（感知-only vs. with diary）进行交叉。agentic 推理是性能的主要驱动力：agentic 多模态智能体在日记和感知数据下实现 0.743 的平衡准确度预测情感调节需求，而在仅使用被动感知数据时，agentic 智能体预测干预可用性达到 0.713。这些结果表明，主动调查可能是解锁被动感知临床价值的基石，推动了主动 just-in-time 心理健康支持的可行性。
引用
@article{arxiv.2605.17679,
title = {PULSE: Agentic Investigation with Passive Sensing for Proactive Intervention in Cancer Survivorship},
author = {Zhiyuan Wang and Ariful Islam and Indrajeet Ghosh and Xinyu Chen and Katharine E. Daniel and Subigya Nepal and Philip Chow and Laura E. Barnes},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.17679},
year = {2026}
}