GlucoAgent：基于多模态个人上下文的个性化血糖预测智能体
原文标题：GlucoAgent: Personalized Glucose Forecasting from Multimodal Personal Context
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研究提出 GlucoAgent，一个基于 LLM 的智能体系统，在推理时针对每个人动态编写并运行代码，融合血糖仪、手表、饮食记录等多模态数据做血糖预测。在 CGMacros 数据集上平均 RMSE 为 22.5 mg/dL，优于时间序列基础模型 Chronos-2 的 23.5 mg/dL，餐后窗口优势更明显。
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GlucoAgent在CGMacros上平均RMSE 22.5 mg/dL，优于Chronos-2的23.5 mg/dL。
- •LLM智能体在推理时为每个人动态编写并运行代码，融合血糖仪、手表、饮食记录与健康档案
- •生成程序多样，从检索相似历史餐食到拟合回测生理与统计模型
- •CGMacros上每个预测窗口均优于时间序列基础模型，平均RMSE 22.5对23.5 mg/dL
- •加入多模态数据使其RMSE降1.4 mg/dL（24.0→22.5），Chronos-2仅降0.3（23.8→23.5）
- •优势在餐后窗口最明显，利用多模态上下文降低60分钟误差
为什么重要：显示「推理时按个案写代码」的智能体范式在多模态个人健康预测上可超过专用时序基础模型，且更会用多模态信号。
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