論文の概要: Reinforcing Clinical Decision Support through Multi-Agent Systems and Ethical AI Governance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03699v2
• Date: Thu, 10 Apr 2025 15:38:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-11 12:23:49.104287
• Title: Reinforcing Clinical Decision Support through Multi-Agent Systems and Ethical AI Governance
• Title（参考訳）: マルチエージェントシステムと倫理的AIガバナンスによる臨床意思決定支援の強化
• Authors: Ying-Jung Chen, Chi-Sheng Chen, Ahmad Albarqawi,
• Abstract要約: 本稿では,臨床診断支援のためのマルチエージェントシステムの構築に焦点をあてる。 我々はeICUデータベースを用いて、ラボ分析専用のエージェント、バイタルのみのインタプリタ、コンテキスト推論を行う。 すべてがビジネスロジックの透過的な実装であり、倫理的AIガバナンスの原則の影響を受けています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In the age of data-driven medicine, it is paramount to include explainable and ethically managed artificial intelligence in explaining clinical decision support systems to achieve trustworthy and effective patient care. The focus of this paper is on a new architecture of a multi-agent system for clinical decision support that uses modular agents to analyze laboratory results, vital signs, and the clinical context and then integrates these results to drive predictions and validate outcomes. We describe our implementation with the eICU database to run lab-analysis-specific agents, vitals-only interpreters, and contextual reasoners and then run the prediction module and a validation agent. Everything is a transparent implementation of business logic, influenced by the principles of ethical AI governance such as Autonomy, Fairness, and Accountability. It provides visible results that this agent-based framework not only improves on interpretability and accuracy but also on reinforcing trust in AI-assisted decisions in an intensive care setting.
• Abstract（参考訳）: データ駆動医療の時代には、信頼できる効果的な患者医療を実現するための臨床意思決定支援システムを説明するために、説明可能な倫理的に管理された人工知能を含めることが最重要である。 本研究は, モジュールエージェントを用いて臨床検査結果, バイタルサイン, 臨床状況を分析し, これらの結果を統合し, 予測と評価を行う多エージェントシステムの構築に焦点をあてる。 我々は,eICUデータベースを用いて,ラボ分析専用エージェント,バイタルズ専用インタプリタ,文脈推論器を実行し,予測モジュールと検証エージェントを実行する。 すべてはビジネスロジックの透過的な実装であり、自律性、公正性、説明責任といった倫理的AIガバナンスの原則に影響を受けています。 このエージェントベースのフレームワークは、解釈可能性と正確性の向上だけでなく、集中的なケア環境でAI支援決定に対する信頼の強化にも寄与する。

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