HiMe: 웨어러블 기기를 활용한 실시간 개인 건강 분석 플랫폼

HiMe: Real-Time Self-Hosted Personal Agent Platform for Health Insights with Wearable Devices

스마트워치와 같은 기존의 웨어러블 건강 신호 분석 방식은 경직된 분석 프레임워크와 제한적인 개인화 기능으로 인해 제약을 받습니다. LLM 에이전트의 등장은 문맥에 맞는 적응형 건강 인사이트를 생성할 수 있는 개인 건강 에이전트 분석이라는 새로운 기회를 제공합니다. 그러나 현재는 개인 건강 데이터를 실시간으로 처리하면서도 프라이버시를 보호하는 오픈 소스 로컬 배포 플랫폼은 존재하지 않습니다. 본 논문에서는 광범위한 웨어러블 기기에서 실시간 건강 데이터 생태계와 완벽하게 호환되는 로컬 배포형, 프라이버시 우선 에이전트 플랫폼인 HiMe를 소개합니다. HiMe는 세 가지 설계 원칙에 따라 개발되었습니다. 첫째, 데이터베이스를 핵심 구성 요소로 간주합니다. 둘째, 효율성과 성능을 동시에 최적화하여 저렴하면서도 최적의 균형을 달성합니다. 셋째, 데이터를 실시간으로 처리하는 동시에 사용자의 장기적인 모델링을 수행합니다. 이러한 원칙들을 통해 개인들이 지속적인 개인 맞춤형 건강 모니터링을 위해 개인 건강 에이전트를 활용하여 더 나은 삶을 누릴 수 있도록 지원합니다.

Traditional approaches to wearable health signal analysis, such as smartwatches, are constrained by rigid analytical frameworks and limited personalisation. The emergence of LLM agents creates a new opportunity for Personal Health Agentic Analysis, where health insights can be generated adaptively and in context. However, currently there is no open-source locally deployable platform capable of processing personal health data in real time while preserving privacy. We present HiMe, a locally deployable, privacy-first agent platform that is fully compatible with real-time health data ecosystems across a wide range of wearable devices. HiMe is guided by three design principles. The database is treated as a first-class component. Effectiveness and efficiency are jointly optimised to achieve a low-cost Pareto-optimal balance. Data are processed in real time while the user is modelled over the long term. Together, these principles make it practical for individuals to harness Personal Health Agents for continuous, personalised health monitoring for better wellbeing.