面向多智能体教育临床场景模拟中临床推理辅助的模糊监督智能体设计

在临床场景训练中辅助医学生进行临床推理（CR）仍是医学教育中的一项持久挑战。本文介绍了模糊监督智能体（Fuzzy Supervisor Agent，FSA）的设计与架构，它是多智能体教育临床场景模拟（Multi-Agent Educational Clinical Scenario Simulation，MAECSS）平台的一个新颖组件。FSA 利用模糊推理系统（Fuzzy Inference System，FIS），通过预定义的关于专业性、医学相关性、伦理行为和情境干扰的模糊规则库，持续解释学生与专门临床智能体（如患者、体格检查、诊断、干预智能体）的交互。通过实时分析学生的决策过程，FSA 旨在提供自适应的、具备情境感知的反馈，并在学生遇到困难时精准提供辅助。本工作聚焦于 FSA 的技术框架与设计原理，突显其在基于模拟的医学教育中提供可扩展、灵活且类人监督的潜力。未来的工作将包括实证评估以及将其整合到更广泛的教育环境中。更详细的设计与实现已~\href{https://github.com/2sigmaEdTech/MAS/}{在此开源}。