A Framework for Longitudinal Health AI Agents

Thu, 30 Apr 2026 07:16:18 GMT

### 저자

Georgianna Lin, Rencong Jiang, Noemie Elhadad, Xuhai "Orson" Xu

### 💡 개요

본 논문은 만성 질환 관리, 행동 변화 촉진 등 장기적인 건강 관리를 지원하는 AI 에이전트 설계의 필요성을 제기합니다. 기존 AI 에이전트의 한계를 극복하기 위해, 본 연구는 적응성, 일관성, 연속성, 주체성을 갖춘 다층 프레임워크와 에이전트 아키텍처를 제안합니다. 이를 통해 AI 에이전트가 사용자의 목표 변화에 맞춰 안전하고 개인화된 의사 결정을 장기간 지원할 수 있음을 보여줍니다.

### 🔑 시사점 및 한계

- 장기적인 건강 관리 목표 달성을 위해 AI 에이전트는 사용자의 의도를 파악하고 지속적으로 목표에 부합하는 상호작용을 제공해야 합니다.

- 제안된 프레임워크는 AI 에이전트가 반복적인 상호작용을 통해 사용자의 건강 궤적을 안전하고 효과적으로 지원하는 데 기여할 수 있습니다.

- 단발적인 상호작용을 넘어선 사용자 중심의 AI 건강 시스템 설계는 복잡하며, 향후 연구 및 개발을 위한 구체적인 가이드라인 제시가 필요합니다.

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[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2604.12019)