論文の概要: When OpenClaw Meets Hospital: Toward an Agentic Operating System for Dynamic Clinical Workflows
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.11721v1
- Date: Thu, 12 Mar 2026 09:28:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-13 14:46:25.990763
- Title: When OpenClaw Meets Hospital: Toward an Agentic Operating System for Dynamic Clinical Workflows
- Title（参考訳）: OpenClawが病院と出会う:ダイナミックな臨床ワークフローのためのエージェントオペレーティングシステム
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、推論、ツール呼び出し、永続メモリを統合することで、従来の生成モデルを拡張する。
本研究は,LLMエージェントを病院環境に適用するアーキテクチャを提案する。
この設計では、Linuxマルチユーザシステムにインスパイアされた限定実行環境、長期臨床コンテキスト管理用に設計されたページインデックスメモリアーキテクチャ、臨床タスクシーケンスのアドホックな構成を可能にするキュレートされた医療スキルライブラリの4つのコアコンポーネントが導入された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.1854144328781935
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Large language model (LLM) agents extend conventional generative models by integrating reasoning, tool invocation, and persistent memory. Recent studies suggest that such agents may significantly improve clinical workflows by automating documentation, coordinating care processes, and assisting medical decision making. However, despite rapid progress, deploying autonomous agents in healthcare environments remains difficult due to reliability limitations, security risks, and insufficient long-term memory mechanisms. This work proposes an architecture that adapts LLM agents for hospital environments. The design introduces four core components: a restricted execution environment inspired by Linux multi-user systems, a document-centric interaction paradigm connecting patient and clinician agents, a page-indexed memory architecture designed for long-term clinical context management, and a curated medical skills library enabling ad-hoc composition of clinical task sequences. Rather than granting agents unrestricted system access, the architecture constrains actions through predefined skill interfaces and resource isolation. We argue that such a system forms the basis of an Agentic Operating System for Hospital, a computing layer capable of coordinating clinical workflows while maintaining safety, transparency, and auditability. This work grounds the design in OpenClaw, an open-source autonomous agent framework that structures agent capabilities as a curated library of discrete skills, and extends it with the infrastructure-level constraints required for safe clinical deployment.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、推論、ツール呼び出し、永続メモリを統合することで、従来の生成モデルを拡張する。
近年の研究では、これらの薬剤は、ドキュメンテーションの自動化、ケアプロセスのコーディネート、医療意思決定の支援により、臨床ワークフローを著しく改善する可能性が示唆されている。
しかし、急激な進歩にもかかわらず、信頼性の限界、セキュリティリスク、長期記憶のメカニズムが不十分なため、医療環境における自律エージェントの展開は依然として困難である。
本研究は,LLMエージェントを病院環境に適用するアーキテクチャを提案する。
この設計では、Linuxマルチユーザシステムにインスパイアされた制限された実行環境、患者と臨床エージェントをつなぐドキュメント中心のインタラクションパラダイム、長期臨床コンテキスト管理用に設計されたページインデックスメモリアーキテクチャ、臨床タスクシーケンスのアドホックな構成を可能にするキュレートされた医療スキルライブラリの4つのコアコンポーネントが導入されている。
エージェントに制限のないシステムアクセスを与えるのではなく、アーキテクチャは事前に定義されたスキルインターフェースとリソース分離を通じてアクションを制約する。
このようなシステムは, 安全, 透明性, 監査性を維持しつつ, 臨床ワークフローをコーディネートできるコンピュータ・レイヤである, 病院のエージェント・オペレーティング・システムの基礎をなすものである,と我々は主張する。
これはオープンソースの自律エージェントフレームワークで、エージェント機能を個別スキルのキュレートされたライブラリとして構成し、安全な臨床展開に必要なインフラストラクチャレベルの制約で拡張する。
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