Apprendimento delle Preferenze con Bandit Contestuale per il Supporto Decisionale sui Ventilatori

Un nuovo framework multi-agente per il supporto decisionale sui ventilatori utilizza l'apprendimento delle preferenze con bandit contestuale per allinearsi agli stili di regolazione unici dei singoli clinici. Il Sistema di Supporto Decisionale per Ventilatori (VDSS) integra componenti decisionali modulari tramite interfacce strutturate basate su contratti, garantendo tracciabilità delle evidenze per la revisione. Adatta le preferenze in tempo reale modificando le scelte specifiche del clinico in base alla decisione finale accettata durante ogni ciclo di regolazione. La riprogrammazione mirata viene avviata da feedback di rifiuto strutturato, con l'obiettivo di minimizzare iterazioni improduttive e migliorare la stabilità dell'interazione. Questo sistema supera i limiti dei metodi basati su regole che raramente raggiungono la personalizzazione, nonché le sfide del controllo e della verifica dei sistemi di apprendimento per rinforzo end-to-end o dei modelli linguistici estesi. I dettagli del framework sono disponibili in un articolo su arXiv (2605.23320).