論文の概要: Agentic AI-driven Immersive Simulation: A Knowledge-Aware Virtual Training Platform forHigh Dose Rate (HDR) Brachytherapy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.08163v1
- Date: Sat, 08 Aug 2026 14:46:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-11 19:16:36.706547
- Title: Agentic AI-driven Immersive Simulation: A Knowledge-Aware Virtual Training Platform forHigh Dose Rate (HDR) Brachytherapy
- Title（参考訳）: エージェントAI駆動型没入型シミュレーション:高線量率(HDR)ブラキセラピーのための知識認識仮想トレーニングプラットフォーム
- Abstract要約: 本稿では, 癌治療における高線量率 (cele) 血管シリンダー (VC) ブラキセラピーのために設計された, エージェント型AI駆動型没入型シミュレーションアーキテクチャを提案する。
バーチャルリアリティ(VR)とモバイルコンピューティングを統合することで、システムは高忠実でリスクのない環境を確立する。
この研究の中核となる貢献は、権威的臨床ガイドラインにおけるエージェントの相互作用に検索・拡張生成(RAG)を活用する知識認識アシスタントのシームレスな統合である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.176435384389084
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The convergence of the Metaverse and Large Language Model (LLM)-based AI agent is catalyzing a shift toward autonomous, immersive, and personalized pedagogical frameworks in medical education. This paper presents a novel agentic AI-driven immersive simulation specifically designed for High Dose Rate (HDR) vaginal cylinder (VC) brachytherapy in cancer care. By integrating Virtual Reality (VR) and mobile computing, the system establishes a high-fidelity, risk-free environment that allows trainees to master complex procedural skills without the facility or safety constraints posed by physical anatomy or live radioactive sources. A core contribution of this work is the seamless integration of a knowledge-aware assistant leveraging Retrieval-Augmented Generation (RAG) to ground agent interactions in authoritative clinical guidelines. This architecture also enables an interactive agent to provide natural language interfaces and hands-free, real-time guidance during intricate medical maneuvers. We validate the proposed system through a prototype deployment comprising a Meta Quest 3 interface linked to a local GPU-accelerated AI backend, demonstrating a feasible architecture for HDR brachytherapy simulation. Experimental results indicate that the system maintains suitable end-to-end latency and high context precision, answer completeness, and relevance in the RAG-enhanced pedagogical support.
- Abstract（参考訳）: メタバース・大規模言語モデル(LLM)ベースのAIエージェントの収束は、医学教育における自律的で没入的でパーソナライズされた教育の枠組みへのシフトを触媒している。
本稿では,癌治療における高線量率(HDR)血管シリンダー(VC)ブラキセラピーに特化して設計されたエージェントAI駆動型没入型シミュレーションを提案する。
バーチャルリアリティ(VR)とモバイルコンピューティングを統合することで、訓練生が物理的な解剖学や放射性物質による安全制約を伴わずに複雑な手続きスキルを習得することのできる、高忠実でリスクのない環境を確立する。
この研究の中核となる貢献は、権威的臨床ガイドラインにおけるエージェントの相互作用に検索・拡張生成(RAG)を活用する知識認識アシスタントのシームレスな統合である。
このアーキテクチャはまた、対話型エージェントが複雑な医療演習中に自然言語インタフェースとハンズフリーでリアルタイムなガイダンスを提供することを可能にする。
我々は,HDRブレキセラピーシミュレーションの実現可能なアーキテクチャを実証し,ローカルGPUアクセラレーションAIバックエンドにリンクしたMeta Quest 3インタフェースのプロトタイプデプロイメントを通じて,提案システムの有効性を検証する。
実験結果から,RAGを拡張した教育支援において,適切なエンドツーエンドのレイテンシと高いコンテキスト精度,回答完全性,および関連性を維持することが示唆された。
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