Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Công bằng phù hợp với kỹ năng trong học tập đa tác nhân để hợp tác trong chăm sóc sức khỏe

Created by
  • Haebom

Tác giả

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

Phác thảo

Bài báo này đề cập đến tính công bằng trong Học Tăng cường Đa Tác tử (MARL). Không giống như các nghiên cứu trước đây chủ yếu tập trung vào cân bằng khối lượng công việc, bài báo này nhấn mạnh tầm quan trọng của chuyên môn tác tử và sự hợp tác có cấu trúc, lấy lĩnh vực chăm sóc sức khỏe làm ví dụ. Mặc dù cân bằng khối lượng công việc ngụ ý việc phân bổ khối lượng công việc ngang nhau cho tất cả các tác tử bất kể chuyên môn, bài báo này đề xuất một khuôn khổ gọi là "FairSkillMARL" để định nghĩa khái niệm công bằng, đồng thời xem xét sự cân bằng khối lượng công việc và sự phù hợp giữa kỹ năng và nhiệm vụ. Hơn nữa, chúng tôi phát triển một trình mô phỏng có tên "MARLHospital" để mô phỏng môi trường chăm sóc sức khỏe và phân tích tác động của các thành phần nhóm khác nhau và các ràng buộc năng lượng lên tính công bằng. Kết quả thực nghiệm chứng minh rằng tính công bằng chỉ dựa trên khối lượng công việc có thể dẫn đến sự không phù hợp giữa kỹ năng và nhiệm vụ, làm nổi bật nhu cầu cần có các số liệu mạnh mẽ hơn để nắm bắt sự không phù hợp giữa kỹ năng và nhiệm vụ.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Trong các hệ thống đa tác nhân, nơi mà chuyên môn của tác nhân rất quan trọng, chẳng hạn như trong lĩnh vực y tế, chúng tôi trình bày một khái niệm về tính công bằng không chỉ xem xét sự cân bằng khối lượng công việc mà còn cả tính nhất quán giữa công nghệ và nhiệm vụ.
◦
Phát triển chương trình mô phỏng MARLHospital mới có thể tính đến nhiều thành phần nhóm và hạn chế về năng lượng.
◦
Thực nghiệm chứng minh rằng việc cân bằng khối lượng công việc đơn giản có thể dẫn đến sự không phù hợp giữa kỹ năng và nhiệm vụ.
◦
Nhu cầu về một thước đo đánh giá tính công bằng mạnh mẽ hơn, có tính đến chuyên môn của nhiều tác nhân khác nhau đã được đặt ra.
•
Limitations:
◦
Cần nghiên cứu thêm để xác định khả năng khái quát hóa của trình mô phỏng MARLHospital.
◦
Cần phải xác thực khả năng áp dụng và khả năng mở rộng của khuôn khổ FairSkillMARL được đề xuất trong môi trường chăm sóc sức khỏe thực tế.
◦
Nhu cầu ứng dụng và đánh giá trong các tình huống y tế phức tạp và đa dạng hơn.
👍
Made with Slashpage