論文の概要: ShortageSim: Simulating Drug Shortages under Information Asymmetry
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.01813v1
- Date: Mon, 01 Sep 2025 22:39:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.854059
- Title: ShortageSim: Simulating Drug Shortages under Information Asymmetry
- Title（参考訳）: ShortageSim:情報非対称性下での薬物不足のシミュレーション
- Authors: Mingxuan Cui, Yilan Jiang, Duo Zhou, Cheng Qian, Yuji Zhang, Qiong Wang,
- Abstract要約: 薬物不足は世界中の患者医療や医療システムに重大なリスクをもたらす。
我々は,最初のLarge Language Model (LLM)ベースのマルチエージェントシミュレーションフレームワークである textbfShortageSim を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.78023975884627
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Drug shortages pose critical risks to patient care and healthcare systems worldwide, yet the effectiveness of regulatory interventions remains poorly understood due to fundamental information asymmetries in pharmaceutical supply chains. We present \textbf{ShortageSim}, the first Large Language Model (LLM)-based multi-agent simulation framework that captures the complex, strategic interactions between drug manufacturers, institutional buyers, and regulatory agencies in response to shortage alerts. Unlike traditional game-theoretic models that assume perfect rationality and complete information, \textbf{ShortageSim} leverages LLMs to simulate bounded-rational decision-making under uncertainty. Through a sequential production game spanning multiple quarters, we model how FDA announcements, both reactive alerts about existing shortages and proactive warnings about potential disruptions, propagate through the supply chain and influence capacity investment and procurement decisions. Our experiments on historical shortage events reveal that \textbf{ShortageSim} reduces the resolution-lag percentage for discontinued-disclosed cases by 83\%, bringing simulated durations more aligned to ground truth than the zero-shot baseline. We open-source \textbf{ShortageSim} and a dataset of 2,925 FDA shortage events at https://github.com/Lemutisme/Sortage_Management, providing a novel computational framework for designing and testing interventions in complex, information-scarce supply chains.
- Abstract（参考訳）: 医薬品不足は世界中の患者医療や医療システムに重大なリスクをもたらすが、医薬品サプライチェーンの基本的な情報非対称性のため、規制介入の有効性は理解されていない。
本稿では,LLM(Large Language Model)ベースのマルチエージェント・シミュレーション・フレームワークである‘textbf{ShortageSim}を提案する。
完全合理性と完全情報を仮定する従来のゲーム理論モデルとは異なり、 \textbf{ShortageSim} は LLM を利用して不確実性の下で有界-有界決定をシミュレートする。
複数の四半期にわたる連続的な生産ゲームを通じて、FDAの発表、既存の不足に対する反応的な警告、潜在的破壊に関する前向きな警告、サプライチェーンを伝播し、キャパシティ投資と調達決定に影響を与える方法がモデル化される。
歴史的不足事象に対する実験では, ゼロショットベースラインよりも, ゼロショットベースラインよりも, ゼロショットベースラインよりも, ゼロショットベースラインに整合したシミュレーション期間を 83 % 削減できることがわかった。
我々は、https://github.com/Lemutisme/Sortage_Managementで2,925件のFDA不足イベントのデータセットをオープンソース化した。
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