論文の概要: Regulator-Manufacturer AI Agents Modeling: Mathematical Feedback-Driven Multi-Agent LLM Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15356v2
• Date: Sat, 21 Dec 2024 12:43:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:51:34.442614
• Title: Regulator-Manufacturer AI Agents Modeling: Mathematical Feedback-Driven Multi-Agent LLM Framework
• Title（参考訳）: Regulator-Manufacturer AI Agents Modeling: Mathematical Feedback-Driven Multi-Agent LLM Framework
• Authors: Yu Han, Zekun Guo,
• Abstract要約: 本研究では,Large Language Models (LLMs) で拡張されたマルチエージェントモデリング手法を用いて,制御力学をシミュレートする。 本研究は,規制の変化が産業行動に与える影響を明らかにし,規制実践を改善する戦略的機会を特定することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9479574991566193
• License:
• Abstract: The increasing complexity of regulatory updates from global authorities presents significant challenges for medical device manufacturers, necessitating agile strategies to sustain compliance and maintain market access. Concurrently, regulatory bodies must effectively monitor manufacturers' responses and develop strategic surveillance plans. This study employs a multi-agent modeling approach, enhanced with Large Language Models (LLMs), to simulate regulatory dynamics and examine the adaptive behaviors of key actors, including regulatory bodies, manufacturers, and competitors. These agents operate within a simulated environment governed by regulatory flow theory, capturing the impacts of regulatory changes on compliance decisions, market adaptation, and innovation strategies. Our findings illuminate the influence of regulatory shifts on industry behaviour and identify strategic opportunities for improving regulatory practices, optimizing compliance, and fostering innovation. By leveraging the integration of multi-agent systems and LLMs, this research provides a novel perspective and offers actionable insights for stakeholders navigating the evolving regulatory landscape of the medical device industry.
• Abstract（参考訳）: グローバル当局による規制アップデートの複雑さの増大は、医療機器メーカーにとって重大な課題を示し、コンプライアンスの維持と市場アクセスの維持にアジャイル戦略を必要としている。 同時に、規制機関は製造業者の反応を効果的に監視し、戦略的監視計画を策定する必要がある。 本研究は,Large Language Models (LLMs) で強化されたマルチエージェントモデリング手法を用いて,規制のダイナミクスをシミュレートし,規制機関,製造業者,競争相手を含む主要なアクターの適応行動を調べる。 これらのエージェントは、規制フロー理論が支配する模擬環境内で動作し、コンプライアンス決定や市場適応、イノベーション戦略に対する規制変更の影響を捉えている。 本研究は,規制の変化が産業行動に与える影響を照らし,規制実践の改善,コンプライアンスの最適化,イノベーションの育成といった戦略的機会を特定するものである。 マルチエージェントシステムとLCMの統合を活用して、この研究は、新しい視点を提供し、医療機器産業の進化する規制環境をナビゲートするステークホルダーに実用的な洞察を提供する。

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