Para peneliti mengembangkan HealthClaw, sebuah arsitektur agen sumber terbuka yang dirancang untuk memperbarui dukungan seiring berubahnya rutinitas, preferensi, pengukuran, dan risiko seseorang seiring waktu. Ini memisahkan aturan keselamatan bersama dan pengetahuan medis dari memori longitudinal pribadi yang berisi fakta profil, prosedur yang dapat digunakan kembali, dan jejak episodik.
- Dievaluasi pada benchmark sintetis sepanjang satu tahun dan sembilan tugas biomedis 200 kasus, HealthClaw meningkatkan akurasi jawaban dari 0,2% menjadi 45,7% di seluruh 900 probe dukungan longitudinal.
- Paparan konteks sisi prompt 71,7% lebih rendah dibandingkan dengan prompting riwayat penuh.
- Dalam 100 probe privasi, ia menghasilkan kualitas jawaban yang lebih sadar privasi dan lebih sedikit pengungkapan tidak aman dibandingkan dengan baseline.
- Di seluruh tugas biomedis, kenaikan absolut rata-rata pada metrik utama adalah 27,0 poin persentase, dengan tujuh kenaikan tetap signifikan setelah koreksi tingkat penemuan palsu.
Benchmark offline ini mendukung memori yang berevolusi sendiri dan terkendali untuk agen kesehatan pribadi longitudinal, meskipun efektivitas klinis memerlukan evaluasi prospektif.