論文の概要: From Single Chatbots to Governed Agent Ecosystems: An Agentic AI Pattern Catalogue and Orchestration Framework for Mission-Critical Hospital Information Management Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.07627v1
- Date: Fri, 07 Aug 2026 10:57:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-11 19:16:36.4625
- Title: From Single Chatbots to Governed Agent Ecosystems: An Agentic AI Pattern Catalogue and Orchestration Framework for Mission-Critical Hospital Information Management Systems
- Title（参考訳）: 単一チャットボットからエージェントエコシステムへ:ミッションクリティカルな病院情報管理システムのためのエージェントAIパターンカタログとオーケストレーションフレームワーク
- Abstract要約: 本研究では,コンプライアンスファーストなAIパターンカタログとオーケストレーションフレームワークを提案する。
このフレームワークは、(i)エージェントロールの分類を追加し、(ii)リスク層に各パターンをマッピングする正式なリスク層モデル、(ii)リスク層、ヒューマン・イン・ザ・ループのチェックポイント、ガバナンスフック、(iii)EHR/HIMSのランドスケープをまたいだマルチエージェントオーケストレーションをコーディネート可能な統一的なオーケストレーションを追加することで拡張します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18899300124593646
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Hospitals are racing to embed AI, while coping with the surge in adaptation of the technology in other industries, into the triage management, documentation, scheduling, and revenue-cycle workflows, yet most deployments remain as fragmented pilots that stall at the edge of production, exposing patients and institutions to operational fragility, ungoverned risk, and mounting technical debt. At the same time, the global AI-in-healthcare market is projected to exceed nearly USD 1 trillion by 2034, according to the report of Fortune Business Insights, amplifying the financial consequences of architectural missteps and failed scaling strategies. This research proposes a compliance-first Agentic AI pattern catalogue and orchestration framework, purposely built for HIMS, moving beyond the single LLM chatbots and towards a governed ecosystem of autonomous and semi-autonomous agents. The framework extends by adding (i) a taxonomy of Agentic roles, (ii) a formal risk-stratification model that maps each pattern to risk tiers, human-in-the-loop checkpoints, and governance hooks, and (iii) a unified orchestration runtime capable of coordinating multi-agent workflows across EHR/HIMS landscapes such as Epic, Cerner, and MEDITECH. Technically the framework combines vLLM-based inference, optimized paging memory, confidential computing, and MCP based on-premise deployment, enforcing end-to-end encryption and policy-as-code controls aligned with HIPAA, GDPR, the EU AI Act, India's DPDP and DISHA Acts, ISO 27001, ISO 27002, ISO 14971 and IEC 62304. We exhibit how the proposed architecture is capable and efficient to reduce the documentation time, integration effort, and AI pilot attrition while constricting the governance and auditability, offering hospital leaders and governing authorities an urgently needed blueprint to convert AI investment into sustainable clinical, operational, and financial ROI
- Abstract（参考訳）: 病院はAIを組み込むために競い合っていますが、他の産業におけるテクノロジーの適応の急増に対処しながら、トリアージ管理、ドキュメンテーション、スケジューリング、収益サイクルのワークフローに対処しています。
同時に、フォーチュン・ビジネス・インサイト(Fortune Business Insights)のレポートによると、世界のAI医療市場は2034年までに1兆ドル近くを超えると予測されている。
本研究では、HIMS用に開発されたコンプライアンスファーストのエージェントAIパターンカタログとオーケストレーションフレームワークを提案し、単一のLLMチャットボットを超えて、自律的および半自律的エージェントの管理されたエコシステムへと移行する。
フレームワークは追加によって拡張される
一 代理職の分類
(ii)リスク層に各パターンをマッピングする形式的リスク層モデル、ヒューマン・イン・ザ・ループ・チェックポイント、ガバナンスフック
(iii)Epic、Cerner、MEDITECHといったEHR/HIMSのランドスケープをまたいだマルチエージェントワークフローをコーディネート可能な統合オーケストレーションランタイム。
技術的には、このフレームワークは、vLLMベースの推論、最適化されたページングメモリ、機密コンピューティング、MSPをオンプレミスのデプロイメントに基づいて組み合わせ、HIPAA、GDPR、EU AI Act、インドのDPDPおよびdisHA Acts、ISO 27001、ISO 27002、ISO 14971、IEC 62304に準拠したエンドツーエンドの暗号化とポリシー・アズ・コード制御を強制する。
我々は、提案されたアーキテクチャが、管理と監査性を制限しつつ、ドキュメンテーション時間、統合作業、AIパイロットの誘惑を減らし、AI投資を持続可能な臨床、運用、財務のROIに変換するために緊急に必要な青写真を提供することを、いかに効果的かつ効果的かを示す。
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