arXiv:2611.03983v1 Announce Type: new Abstract: Translating population-level exercise guidance into individualized prescriptions requires integrating clinical and wearable data, including diagnoses, medications, functional limitations, and baseline activity, with condition-specific recommendations, a process difficult to scale beyond specialist rehabilitation settings. We developed FITTER, a multi-agent framework that integrates these data with condition-specific guidance to generate personalized FITT-VP prescriptions and applies deterministic safety audit and repair to correct rule-checkable
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arXiv · 人工智能
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收录：2026年11月5日 · 原文日期：2026年11月4日
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人工核验：尚无核验记录
