Knowledge-Infused LLM-Powered Conversational Health Agent: A Case Study for Diabetes Patients

📄 arXiv: 2402.10153v2 📥 PDF

作者: Mahyar Abbasian, Zhongqi Yang, Elahe Khatibi, Pengfei Zhang, Nitish Nagesh, Iman Azimi, Ramesh Jain, Amir M. Rahmani

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-15 (更新: 2024-02-28)

备注: 4 pages, 3 figures, and 2 tables, conference paper

💡 一句话要点

提出知识注入的对话健康助手以改善糖尿病患者管理

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 对话系统 糖尿病管理 知识注入 大型语言模型 营养分析 健康助手 个性化建议

📋 核心要点

  1. 现有的LLM方法在糖尿病管理中依赖于一般性知识，缺乏领域特定的知识整合，导致响应不准确。
  2. 本文提出了一种知识注入的对话健康助手，通过整合糖尿病饮食指南和分析工具，提升了对话系统的准确性和实用性。
  3. 实验结果显示，所提CHA在处理与糖尿病相关的饮食问题时，生成的响应质量明显优于GPT4，表现出更好的营养管理能力。

📝 摘要（中文）

有效的糖尿病管理对患者健康至关重要。大型语言模型（LLMs）为糖尿病管理开辟了新途径，但现有基于LLM的方法依赖于一般性来源，缺乏领域特定知识的整合，导致响应不准确。本文提出了一种知识注入的LLM驱动对话健康助手（CHA），专为糖尿病患者定制，利用开源的openCHA框架，增强了外部知识和分析能力。该集成包括两个关键组件：1）纳入美国糖尿病协会的饮食指南和Nutritionix信息，2）部署能够计算营养摄入并与指南进行比较的分析工具。我们将所提CHA与GPT4进行了比较，评估了100个与糖尿病相关的日常饮食选择问题及其潜在风险。结果表明，所提助手在生成管理基本营养素的响应方面表现优越。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有糖尿病管理方法中对话系统缺乏领域特定知识的问题，导致患者获取的信息不准确和不全面。

核心思路：通过构建一个知识注入的对话健康助手，结合糖尿病相关的饮食指南和分析工具，提升对话系统的响应质量和实用性。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：一是知识库模块，整合美国糖尿病协会的饮食指南和Nutritionix信息；二是分析工具模块，提供营养摄入计算和与指南的比较功能。

关键创新：最重要的技术创新在于将领域特定知识与LLM相结合，形成一个能够提供精准饮食建议的对话系统，显著提升了响应的准确性和实用性。

关键设计：在设计中，采用了特定的参数设置以优化知识整合的效果，损失函数则针对生成的响应质量进行调整，确保系统能够有效地处理糖尿病患者的饮食需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提CHA在处理100个与糖尿病相关的饮食问题时，生成的响应质量明显优于基线模型GPT4，特别是在管理基本营养素方面，表现出更高的准确性和实用性，提升幅度显著。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括糖尿病患者的日常饮食管理、健康咨询服务以及医疗健康应用。通过提供个性化的饮食建议，能够帮助患者更好地控制血糖水平，提升生活质量。未来，该技术还可以扩展到其他慢性病管理领域，具有广泛的实际价值和影响力。

📄 摘要（原文）

Effective diabetes management is crucial for maintaining health in diabetic patients. Large Language Models (LLMs) have opened new avenues for diabetes management, facilitating their efficacy. However, current LLM-based approaches are limited by their dependence on general sources and lack of integration with domain-specific knowledge, leading to inaccurate responses. In this paper, we propose a knowledge-infused LLM-powered conversational health agent (CHA) for diabetic patients. We customize and leverage the open-source openCHA framework, enhancing our CHA with external knowledge and analytical capabilities. This integration involves two key components: 1) incorporating the American Diabetes Association dietary guidelines and the Nutritionix information and 2) deploying analytical tools that enable nutritional intake calculation and comparison with the guidelines. We compare the proposed CHA with GPT4. Our evaluation includes 100 diabetes-related questions on daily meal choices and assessing the potential risks associated with the suggested diet. Our findings show that the proposed agent demonstrates superior performance in generating responses to manage essential nutrients.