การศึกษาครั้งนี้มุ่งเน้นไปที่การนำเวชระเบียนส่วนบุคคล (Personal Health Records - PHR) มาใช้เป็นข้อมูลบริบท (Context) ให้กับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) อย่าง Gemini 3.0 Flash เพื่อตอบคำถามด้านสุขภาพของผู้ใช้ งานวิจัยได้ทำการทดสอบผ่านคำถามกว่า 2,200 ข้อ ครอบคลุมทั้งการค้นหาบนเว็บและการถามตอบผ่านแชทบอท
ผลการประเมินพบว่าการให้ข้อมูล PHR แบบเต็มรูปแบบช่วยให้ AI ตอบคำถามได้ดีขึ้นอย่างชัดเจนในแง่ของความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัย และความเกี่ยวข้อง อย่างไรก็ตาม งานวิจัยยังพบข้อจำกัดบางประการ เช่น ปัญหาเรื่องความสับสนด้านลำดับเวลา (Temporal Disorientation) และการสร้างข้อมูลเท็จในกรณีที่ซับซ้อน ซึ่งผู้วิจัยได้นำเสนอเฟรมเวิร์กใหม่เพื่อตรวจสอบและปิดช่องว่างเหล่านี้ในอนาคต
