SePA：一种面向个性化健康指导的搜索增强型预测智能体
人机交互
2025-09-08 v1 人工智能
机器学习
摘要
本文介绍了SePA（搜索增强型预测AI智能体），这是一种新颖的LLM健康指导系统，它整合了个性化机器学习和检索增强生成技术，以提供自适应、基于证据的指导。SePA结合了：（1）个性化模型，通过可穿戴传感器数据（28名用户，1260个数据点）预测每日压力、酸痛和受伤风险；（2）一个检索模块，将LLM生成的反馈建立在经过专家审核的网络内容之上，以确保上下文相关性和可靠性。我们的预测模型通过滚动起源交叉验证和分组k折交叉验证进行评估，结果表明个性化模型优于泛化基线模型。在一项试点专家研究（n=4）中，SePA基于检索的建议比无检索的基线更受青睐，产生了有意义的实际效果（Cliff's δ=0.3, p=0.05）。我们还量化了响应质量与速度之间的延迟性能权衡，为下一代可信赖的个人健康信息学系统提供了透明的蓝图。
引用
@article{arxiv.2509.04752,
title = {SePA: A Search-enhanced Predictive Agent for Personalized Health Coaching},
author = {Melik Ozolcer and Sang Won Bae},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.04752},
year = {2025}
}
备注
Accepted at IEEE-EMBS International Conference on Biomedical and Health Informatics (BHI'25). 7 pages, 5 figures, 3 tables