使用注意力引导动态分解建模药物短缺药剂师的有限理性

医院药剂师在不确定性、时间压力和患者风险下做出高风险决策以缓解药物短缺。访谈表明，药剂师将注意力集中在一小部分药物上，将认知精力限制在最紧急的情况下。受这些发现的启发，我们形式化了一个有限理性的、注意力引导的决策框架，该框架动态地将药物分解为用于高成本推理的子集和用于低成本监测的互补子集。我们开发了两个智能体：一个 Expert Agent，应用源自药剂师访谈的注意力权重；以及一个 Learner Agent，通过经验随时间适应注意力分配。在跨越短期到长期范围的模拟场景中，我们表明注意力引导的规划支持无需完整状态推理的稳定决策。这些结果表明，主要决策不在于采取什么行动，而在于将认知精力分配到哪里，并且注意力引导的满足型策略可以在保持稳定性能的同时降低问题复杂性。