摘要

从流行的可穿戴追踪器中推导出个性化洞察需要复杂的数值推理，这对标准的大型语言模型提出了挑战，需要采用基于工具的方法，如代码生成。大型语言模型（LLM）代理在这一分析领域展现出了前景广阔但大多尚未开发的解决方案。我们推出了个人健康洞察代理（PHIA），这是一个系统，它利用多步骤推理、代码生成和信息检索来分析并解释行为健康数据。为了测试其能力，我们创建并分享了两个包含超过4000个健康洞察问题的基准数据集。650小时的人类专家评估显示，PHIA显著优于强大的代码生成基线，在客观、数值问题上准确率达到84%，对于开放式问题，获得83%的好评率，同时在获得最高质量评级方面的可能性是前者的两倍。这项工作可以通过赋予个人理解其数据的能力，推动行为健康的进步，开启一个可获取、个性化且以数据驱动的广泛人群健康新纪元。

核心速览

研究背景

1. 研究问题：这篇文章要解决的问题是如何利用大型语言模型（LLM）代理将可穿戴数据转化为个人健康洞察。具体来说，现有的LLM在处理复杂的数值推理时表现不佳，难以直接分析详细的个人健康数据。
2. 研究难点：该问题的研究难点包括：需要多步骤的复杂推理、数值计算的准确性、以及将外部知识（如医学建议）整合到推理过程中。
3. 相关工作：该问题的研究相关工作包括：使用LLM进行医疗问答、电子健康记录分析、心理健康干预、医学图像解释等。然而，这些工作通常依赖于预先聚合的专家定义的统计摘要，而不是直接分析详细的个人数据。

研究方法

这篇论文提出了个人健康洞察代理（PHIA），用于解决将可穿戴数据转化为个人健康洞察的问题。具体来说，PHIA结合了多步骤迭代推理、代码生成和信息检索工具，以分析和解释行为健康数据。

1. 迭代和交互式推理：PHIA基于ReAct代理框架，其中代理通过三个顺序阶段处理查询：Thought阶段整合当前上下文和先前输出以制定计划；Act阶段通过辅助工具执行策略；Observe阶段将工具的输出整合回模型的上下文中。
2. 可穿戴数据分析与代码生成：在Act阶段，代理使用Python在定制的沙箱运行环境中与可穿戴表格数据进行交互，利用Pandas库进行代码生成。这种方法可以减少用户原始数据的泄露风险，并提供可靠的数值结果。
3. 额外健康知识的整合：PHIA通过Web搜索机制整合最新的健康信息，以增强其推理过程。这种自定义搜索功能可以从可信的来源提取和解释内容，从而提高答案的可信度。

实验设计

1. 数据收集：为了评估PHIA的性能，研究者创建了两个基准数据集。第一个数据集包含4000个客观的个人健康洞察查询，用于自动评估；第二个数据集包含172个开放式个人健康洞察查询，用于人类评估。此外，还生成了一个高保真的合成可穿戴用户数据集，以反映真实世界中的可穿戴设备使用情况。

2. 实验设计：实验包括对PHIA和四个基线模型（数值推理、代码生成、PH-LLM和GPT-4）进行自动评估和人类评估。自动评估使用4000个客观查询，人类评估则由12名独立注释者对开放式查询进行评估。

3. 样本选择：合成数据集从30000名真实可穿戴用户中采样，确保数据的隐私和匿名性。注释者团队包括12名熟悉可穿戴数据和睡眠与健身领域的专家。

4. 参数配置：在自动评估中，查询的精度在两个小数位内被认为是正确的。人类评估中，使用了Likert量表对每个响应的质量进行评分，范围从1（差）到5（优）。

5. 客观查询的准确性：PHIA在回答客观查询时的准确率为84%，显著优于代码生成基线（74%）和数值推理（22%）。PH-LLM模型无法回答任何客观查询，因为它仅限于处理聚合的30天可穿戴数据。

   

6. 开放式查询的推理能力：在开放式查询的推理能力方面，PHIA在所有维度上均优于代码生成基线，特别是在整体推理（68 vs 52）、领域知识（63 vs 38）和逻辑方面。PHIA的回答中有83%被评为“公平”或更好，且生成“优秀”回答的可能性是基线的两倍。

   

7. 代码质量：PHIA在代码质量方面也优于代码生成基线，错误率仅为0.192，而基线为0.395。PHIA还能够偶尔从致命错误中恢复，恢复率为11.4%。

   

8. 人类评估的定量分析：通过人类评估，发现PHIA在避免有害内容和整合领域知识方面表现出色，超过99%的响应被评为无害。

总体结论

这篇论文介绍了PHIA，第一个基于LLM的开放式可穿戴问题回答系统，专门用于对个人可穿戴数据进行细致推理。通过人类评估，证明了PHIA在回答开放式健康查询方面的优越性。PHIA展示了如何将语言模型代理应用于日常健康数据分析，并为未来的应用提供了坚实的基础。尽管如此，仍需确保这些系统的安全性，以防止误用或意外后果。

论文评价

优点与创新

1. 引入了第一个基于LLM的健康代理框架：PHIA结合了多步迭代推理、代码生成和网页搜索工具，用于将可穿戴数据转化为深入的个人健康洞察。
2. 显著优于基线模型：通过650小时的人类评估，PHIA在客观数值问题的准确率上达到了84%，在开放式问题上的评分也显著高于代码生成基线，获得了83%的积极评价。
3. 高保真合成可穿戴用户数据：发布了一组高保真的合成可穿戴用户数据，反映了真实世界可穿戴设备使用的多样性。
4. 全面的评估数据集：发布了一个包含超过4000个封闭和开放式问题的个人健康洞察评估数据集，用于自动化和人类评估。
5. 展示了强大的错误分析能力：PHIA的错误率仅为0.192，远低于代码生成基线的0.395，显示了其在生成安全、可操作洞察方面的显著优势。
6. 通过人类评估验证了安全性：PHIA能够避免有害响应并拒绝回答不适当的查询，展示了其强大的安全性。

不足与反思

1. 有效性验证：尽管人类注释者认为PHIA的响应是清晰、相关且无害的，但论文并未声称这些洞察对帮助用户理解他们的数据、促进行为改变和提高健康结果的有效性。未来的工作应通过临床试验来评估代理方法的有效性。
2. 建议的真实性：尽管注释者对PHIA的建议有较高的熟悉度，但论文并未聘请健康专家来评估PHIA建议的领域特定有效性。在PHIA或类似代理作为服务部署之前，应仔细验证建议的准确性。
3. 工具使用的扩展：尽管PHIA的工具集有限，但可以轻松扩展以包括健康记录、用户提供的日记条目、营养计划、实验室结果等数据的分析。
4. 未来工作：未来的研究可以探索更多样化的查询类型和改进聚合参数，以提高泛化能力。此外，未来的代理系统可以考虑整合来自其他医疗设备的数据，并扩展到更复杂的医学问题。

关键问题及回答

问题1：PHIA在处理开放式个人健康洞察查询时，具体表现如何？

PHIA在处理开放式个人健康洞察查询时表现显著优于代码生成基线。具体来说，PHIA在所有维度上均优于代码生成基线，特别是在整体推理（68 vs 52）、领域知识（63 vs 38）和逻辑方面。PHIA的回答中有83%被评为“公平”或更好，且生成“优秀”回答的可能性是基线的两倍。此外，PHIA在避免有害内容和整合领域知识方面表现出色，超过99%的响应被评为无害。

问题2：PHIA如何通过代码生成和信息检索工具来增强其推理能力？

1. 代码生成：在Act阶段，PHIA使用Python在定制的沙箱运行环境中与可穿戴表格数据进行交互，利用Pandas库进行代码生成。这种方法可以减少用户原始数据的泄露风险，并提供可靠的数值结果。
2. 信息检索：PHIA通过Web搜索机制整合最新的健康信息，以增强其推理过程。这种自定义搜索功能可以从可信的来源提取和解释内容，从而提高答案的可信度。例如，PHIA可以使用Web搜索来查找关于压力和睡眠质量之间关系的信息，然后结合用户的个人数据进行综合分析。

问题3：PHIA在实验中使用了哪些数据集，这些数据集是如何生成的？

1. 客观个人健康洞察查询数据集：该数据集包含4000个客观的个人健康洞察查询，用于自动评估。这些查询具有明确的答案，可以通过用户的个人数据进行验证。
2. 开放式个人健康洞察查询数据集：该数据集包含172个开放式个人健康洞察查询，用于人类评估。这些查询具有多种可能的正确答案，需要深度理解和推理。
3. 合成可穿戴用户数据集：为了有效评估客观和开放式个人健康洞察查询，PHIA生成了一个高保真的合成可穿戴用户数据集。该数据集从30000名真实可穿戴用户中采样，确保数据的隐私和匿名性。合成数据集包括每日统计数据和活动事件数据，详细记录了用户的睡眠、运动和其他健康指标。

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