VitalDiagnosis: 24시간 생체 신호 모니터링 및 만성 질환 관리를 위한 AI 기반 생태계

VitalDiagnosis: AI-Driven Ecosystem for 24/7 Vital Monitoring and Chronic Disease Management

만성 질환은 전 세계적으로 주요 사망 원인이 되었으며, 의료 자원의 부족과 인구 고령화로 인해 그 문제는 더욱 심화되고 있습니다. 환자 개인으로서는 악화의 초기 징후를 해석하거나 치료 계획을 지속적으로 준수하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 본 논문에서는 만성 질환 관리를 수동적인 모니터링에서 능동적이고 상호작용적인 참여로 전환하기 위해 설계된 LLM 기반 생태계인 VitalDiagnosis를 소개합니다. 이 시스템은 웨어러블 기기의 연속적인 데이터와 LLM의 추론 능력을 통합함으로써 급성 건강 이상 징후와 일상적인 치료 순응도 문제를 모두 다룹니다. 시스템은 맥락 인식형 질문을 통해 유발 요인을 분석하고, 환자와 임상의 간의 협력적인 워크플로 내에서 잠정적인 통찰력을 제공하며, 개인화된 지침을 제안합니다. 이러한 접근 방식은 보다 능동적이고 협력적인 치료 패러다임을 촉진하는 것을 목표로 하며, 환자의 자기 관리 능력을 향상시키고 불필요한 임상 업무 부하를 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

Chronic diseases have become the leading cause of death worldwide, a challenge intensified by strained medical resources and an aging population. Individually, patients often struggle to interpret early signs of deterioration or maintain adherence to care plans. In this paper, we introduce VitalDiagnosis, an LLM-driven ecosystem designed to shift chronic disease management from passive monitoring to proactive, interactive engagement. By integrating continuous data from wearable devices with the reasoning capabilities of LLMs, the system addresses both acute health anomalies and routine adherence. It analyzes triggers through context-aware inquiries, produces provisional insights within a collaborative patient-clinician workflow, and offers personalized guidance. This approach aims to promote a more proactive and cooperative care paradigm, with the potential to enhance patient self-management and reduce avoidable clinical workload.