FITTER 多智能体框架：依临床与可穿戴数据生成个性化运动处方
原文标题：A Guideline-Grounded Multi-Agent Framework for Personalized Exercise Prescription from Clinical and Wearable Data
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研究开发 FITTER 多智能体框架，整合诊断、用药、功能限制与可穿戴数据及病症指南，生成个性化 FITT-VP 运动处方，并用确定性安全审计与修复纠正违规。在 400 名 All of Us 参与者数据上安全约束合规率达 98.5%，远高于五个 LLM 对照组的 75.8%-85.8%。
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FITTER多智能体生成运动处方，400人数据上安全合规98.5%，对照组最高85.8%
- •基于400名All of Us参与者数据评估，其中300名癌症、100名中风患者
- •FITTER安全约束合规率98.5%，五个LLM对照组为75.8%-85.8%
- •癌症队列消融显示，确定性安全审计与修复对合规贡献最大
- •临床医生评审80份处方，覆盖安全性、个性化、指令具体性、预期效果与临床可接受度
为什么重要：把运动处方从专科康复扩展到可规模化场景，对数字健康产品与临床康复团队有参考价值；但仅为计算评估与结构化评审，非前瞻临床验证。
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