医学研究：パーソナルヘルスエージェントの分析
Nature 659, 8139 doi: 10.1038/s41586-026-11161-8
大規模言語モデルによって新世代のヘルスエージェントが実現しつつあるが、日常的な健康管理の場面で個々人の多様なニーズに対応するその能力については、十分に検討されていない。今回我々は、一般消費者向けウェルネスデバイスと診療記録から得られるマルチモーダルデータに基づいて推論し、個別化された健康支援を提供する、包括的なパーソナルヘルスエージェントを開発した。我々は、ウェブ検索クエリと健康関連フォーラムでの質問を分析するとともに、エンドユーザーと健康分野の専門家が参加するユーザー中心の調査を行うことで、健康に関する一般的知識、個人データの解釈、ウェルネスに関する助言、症状の評価という4つの主要なユーザージャーニーを特定した。これらのジャーニーの情報に基づいて、3つの専門サブエージェントを設計した。すなわち、（1）ウエアラブルデバイス由来の縦断的データと、縦断的な医療データを解析し、集団レベルの統計を取り入れ、数値から得られた知見を文脈付けするデータサイエンスエージェント、（2）個人データや文脈データを健康知識と統合し、個別化された知見を生成する健康分野の専門知識を備えたエージェント、（3）知見の統合、マルチターンのやり取りと目標設定の支援、指定された心理学的戦略の適用、進捗の追跡を行うヘルスコーチエージェントである。我々はこれらの機能を、動的で個別化された健康に関するやり取りのためのオープンソースのマルチエージェントフレームワークであるパーソナルヘルスエージェントに統合した。我々は、サブエージェントとシステム全体を、自動評価と人手評価を用いて11のベンチマーク課題で評価した。この評価では、健康分野の専門家とエンドユーザーによって7000件超のアノテーションが行われ、計1350時間が費やされた。これは、パーソナルヘルスエージェントについてこれまでで最も包括的な評価であり、高品質で個別化された健康支援へのアクセスを、より広く改善するための具体的な基盤となる。
