NutriOrion: 임상 가이드라인에 기반한 개인 맞춤형 영양 중재를 위한 계층적 다중 에이전트 프레임워크

NutriOrion: A Hierarchical Multi-Agent Framework for Personalized Nutrition Intervention Grounded in Clinical Guidelines

복합 만성질환 환자를 위한 맞춤형 영양 중재는 건강 결과 개선에 필수적이지만, 이질적인 임상 상태, 약물 및 식단 가이드라인을 동시에 통합해야 하므로 여전히 어려운 과제로 남아 있다. 단일 에이전트 대형 언어 모델(LLM)은 이러한 고차원적인 환자 프로필을 처리할 때 종종 컨텍스트 과부하 및 주의력 희석 문제를 겪는다. 우리는 병렬 후 순차(parallel-then-sequential) 추론 토폴로지를 갖춘 계층적 다중 에이전트 프레임워크인 NutriOrion을 소개한다. NutriOrion은 정박 편향(anchoring bias)을 완화하기 위해 독립된 컨텍스트를 가진 특화된 도메인 에이전트로 영양 계획을 분해하며, 이후 조건부 정제 단계를 거친다. 이 프레임워크는 상충하는 식이 요구 사항을 해결하기 위한 다목적 우선순위 지정 알고리즘과, 합성 과정에서 약리학적 금기 사항을 강력한 부정적 제약 조건(hard negative constraints)으로 주입하는 안전 제약 메커니즘을 포함하여, 사후 필터링이 아닌 설계 자체로 임상적 타당성을 보장한다. 임상적 상호운용성을 위해 NutriOrion은 종합된 인사이트를 ADIME 표준 및 FHIR R4 리소스에 매핑한다. 복합 만성질환을 동반한 330명의 뇌졸중 환자를 대상으로 평가한 결과, NutriOrion은 GPT-4.1 및 다른 다중 에이전트 아키텍처를 포함한 여러 베이스라인을 능가하는 성능을 보였다. 약물-식품 상호작용 위반율 12.1%를 달성하고, 환자의 바이오마커와 권장 위험 영양소 간의 음의 상관관계(-0.26 ~ -0.35)를 통해 강력한 개인화를 입증했으며, 나트륨(9%) 및 당류(12%) 감소와 함께 식이섬유 167% 증가, 칼륨 27% 증가를 포함하여 임상적으로 유의미한 식단 개선을 이끌어냈다.

Personalized nutrition intervention for patients with multimorbidity is critical for improving health outcomes, yet remains challenging because it requires the simultaneous integration of heterogeneous clinical conditions, medications, and dietary guidelines. Single-agent large language models (LLMs) often suffer from context overload and attention dilution when processing such high-dimensional patient profiles. We introduce NutriOrion, a hierarchical multi-agent framework with a parallel-then-sequential reasoning topology. NutriOrion decomposes nutrition planning into specialized domain agents with isolated contexts to mitigate anchoring bias, followed by a conditional refinement stage. The framework includes a multi-objective prioritization algorithm to resolve conflicting dietary requirements and a safety constraint mechanism that injects pharmacological contraindications as hard negative constraints during synthesis, ensuring clinical validity by construction rather than post-hoc filtering. For clinical interoperability, NutriOrion maps synthesized insights into the ADIME standard and FHIR R4 resources. Evaluated on 330 stroke patients with multimorbidity, NutriOrion outperforms multiple baselines, including GPT-4.1 and alternative multi-agent architectures. It achieves a 12.1 percent drug-food interaction violation rate, demonstrates strong personalization with negative correlations (-0.26 to -0.35) between patient biomarkers and recommended risk nutrients, and yields clinically meaningful dietary improvements, including a 167 percent increase in fiber and a 27 percent increase in potassium, alongside reductions in sodium (9 percent) and sugars (12 percent).