Les chercheurs ont développé HealthClaw, une architecture d'agent open-source conçue pour mettre à jour le soutien au fur et à mesure que les routines, préférences, mesures et risques d'une personne évoluent dans le temps. Il sépare les règles de sécurité partagées et les connaissances médicales de la mémoire longitudinale privée contenant des faits de profil, des procédures réutilisables et des traces épisodiques.
- Évalué sur un benchmark synthétique d'un an et neuf tâches biomédicales de 200 cas, HealthClaw a augmenté la précision des réponses de 0,2 % à 45,7 % sur 900 sondes de soutien longitudinal.
- L'exposition au contexte côté invite était de 71,7 % inférieure à celle du prompting avec historique complet.
- Lors de 100 sondes de confidentialité, il a produit une qualité de réponse plus consciente de la vie privée et moins de divulgations dangereuses que les références.
- Sur les tâches biomédicales, le gain absolu moyen sur la métrique principale était de 27,0 points de pourcentage, avec sept gains restant significatifs après correction du taux de fausse découverte.
Ces benchmarks hors ligne soutiennent une mémoire auto-évolutive gouvernée pour les agents de santé personnelle longitudinale, bien que l'efficacité clinique nécessite une évaluation prospective.