Daily Arxiv

Esta página recopila y organiza artículos sobre inteligencia artificial publicados en todo el mundo.
La información aquí presentada se resume utilizando Google Gemini y el sitio se gestiona sin fines de lucro.
Los derechos de autor de los artículos pertenecen a sus autores y a las instituciones correspondientes; al compartir el contenido, basta con citar la fuente.

Equidad alineada con las habilidades en el aprendizaje multiagente para la colaboración en el sector sanitario

Created by
  • Haebom

Autor

Promise Osaine Ekpo, Brian La, Thomas Wiener, Saesha Agarwal, Arshia Agrawal, Gonzalo González-Pumariega, Lekan P. Molu, Angelique Taylor

Describir

Este artículo aborda la equidad en el Aprendizaje por Refuerzo Multiagente (MARL). A diferencia de estudios previos que se centran principalmente en el equilibrio de la carga de trabajo, este artículo enfatiza la importancia de la experiencia de los agentes y la colaboración estructurada, utilizando el ámbito sanitario como ejemplo. Si bien el equilibrio de la carga de trabajo implica asignar cargas de trabajo iguales a todos los agentes, independientemente de su experiencia, este artículo propone un marco denominado "FairSkillMARL" para definir un concepto de equidad que considera simultáneamente el equilibrio de la carga de trabajo y la adecuación entre habilidades y tareas. Además, desarrollamos un simulador denominado "MARLHospital" que simula un entorno sanitario y analiza el impacto de diversas composiciones de equipo y limitaciones de energía en la equidad. Los resultados experimentales demuestran que la equidad basada únicamente en la carga de trabajo puede provocar un desajuste entre habilidades y tareas, lo que resalta la necesidad de métricas más robustas para capturar dicho desajuste.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
En sistemas multiagente donde la experiencia del agente es importante, como en el campo médico, presentamos un concepto de equidad que considera no sólo el equilibrio de la carga de trabajo sino también la consistencia entre la tecnología y las tareas.
◦
Desarrollo de un nuevo simulador MARLHospital que pueda tener en cuenta distintas composiciones de equipo y limitaciones energéticas.
◦
Demostrando experimentalmente que el simple equilibrio de la carga de trabajo puede llevar a un desajuste entre habilidades y tareas.
◦
Se plantea la necesidad de una métrica de evaluación de equidad más sólida que tenga en cuenta la experiencia de varios agentes.
•
Limitations:
◦
Se necesitan más investigaciones para determinar la generalización del simulador MARLHospital.
◦
Es necesaria la validación de la aplicabilidad y escalabilidad del marco FairSkillMARL propuesto en entornos de atención médica del mundo real.
◦
Necesidad de aplicación y evaluación en escenarios médicos más diversos y complejos.
👍
Made with Slashpage