論文の概要: A Fuzzy Supervisor Agent Design for Clinical Reasoning Assistance in a Multi-Agent Educational Clinical Scenario Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.05275v1
• Date: Thu, 03 Jul 2025 21:51:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-09 16:34:37.17405
• Title: A Fuzzy Supervisor Agent Design for Clinical Reasoning Assistance in a Multi-Agent Educational Clinical Scenario Simulation
• Title（参考訳）: マルチエージェント臨床シナリオシミュレーションにおけるファジィスーパーバイザエージェントの設計
• Authors: Weibing Zheng, Laurah Turner, Jess Kropczynski, Murat Ozer, Seth Overla, Shane Halse,
• Abstract要約: 本稿ではファジィ・スーパーバイザ・エージェント(FSA)の設計とアーキテクチャについて述べる。 FSAは、Multi-Agent Educational Clinical Scenario Simulation (MAECSS)プラットフォームの新しいコンポーネントである。 学生の意思決定過程をリアルタイムで分析することにより、FSAは適応的でコンテキスト対応のフィードバックを提供するように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8142288667655782
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Assisting medical students with clinical reasoning (CR) during clinical scenario training remains a persistent challenge in medical education. This paper presents the design and architecture of the Fuzzy Supervisor Agent (FSA), a novel component for the Multi-Agent Educational Clinical Scenario Simulation (MAECSS) platform. The FSA leverages a Fuzzy Inference System (FIS) to continuously interpret student interactions with specialized clinical agents (e.g., patient, physical exam, diagnostic, intervention) using pre-defined fuzzy rule bases for professionalism, medical relevance, ethical behavior, and contextual distraction. By analyzing student decision-making processes in real-time, the FSA is designed to deliver adaptive, context-aware feedback and provides assistance precisely when students encounter difficulties. This work focuses on the technical framework and rationale of the FSA, highlighting its potential to provide scalable, flexible, and human-like supervision in simulation-based medical education. Future work will include empirical evaluation and integration into broader educational settings. More detailed design and implementation is~\href{https://github.com/2sigmaEdTech/MAS/}{open sourced here}.
• Abstract（参考訳）: 臨床シナリオトレーニングにおける臨床推論(CR)支援は,医学教育において引き続き課題である。 本稿では,Multi-Agent Educational Clinical Scenario Simulation(MAECSS)プラットフォームの新規コンポーネントであるFazy Supervisor Agent(FSA)の設計とアーキテクチャについて述べる。 FSAは、ファジィ推論システム(FIS)を利用して、専門的な臨床エージェント(例えば、患者、身体検査、診断、介入)と学生の相互作用を、専門性、医療関連性、倫理的行動、文脈的気晴らしといった、事前に定義されたファジィルールベースを用いて継続的に解釈する。 学生の意思決定過程をリアルタイムで分析することにより、FSAは適応的でコンテキスト対応のフィードバックを提供し、学生が困難に遭遇した場合に正確な支援を提供するように設計されている。 この研究は、シミュレーションベースの医療教育において、スケーラブルで柔軟性があり、人間ライクな監視を提供する可能性を強調し、FSAの技術的な枠組みと理論的根拠に焦点を当てている。 今後の研究には、実証的な評価と、より広範な教育環境への統合が含まれる。 より詳細な設計と実装は~\href{https://github.com/2sigmaEdTech/MAS/}{opensourceed here}である。

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