Hur Virtuella Patienter (VP) Interagerar Med Läkare: Förståelse och Beslut inom AI-baserad Diagnostik

I den här modellen för virtuella patienter (VP) undersöks de kognitiva processer och beslut som påverkar deras interaktioner med läkare. När en VP, som är en instansiering av OntoAgent-arkitekturen, söker medicinsk rådgivning, uppstår en rad komplexa och dynamiska processer. Dessa omfattar fysiska, mentala och emotionella tillstånd som påverkar beslut och förståelse av information. Exempelvis, en VP som söker hjälp för sväljsvårigheter kommer att genomgå en kognitiv bearbetning för att förstå läkaren (MD) och de diagnostiska förslag som ges.

Vid ett första möte med läkaren kan VP:en inte känna till eller förstå specifika medicinska termer som till exempel esofagogastroduodenoskopi (EGD). I detta scenario aktiveras en lärmodul i VP:ens kognitiva arkitektur som skapar ett nytt begrepp för EGD och kopplar det till övergripande begrepp som "diagnostisk procedur". Detta är en viktig process där VP:en genom interaktion med läkaren lär sig nya begrepp och uppdaterar sin ontologi för att kunna fatta mer informerade beslut i framtiden.

I början av dialogen med läkaren har VP:en inte en fullständig modell av läkarens kompetens, personlighet eller biaser. Därför görs initiala bedömningar av läkaren utifrån standardiserade värden. Ett centralt begrepp i detta sammanhang är "förtroende". VP:en har ingen förmåga att direkt känna till läkarens tillförlitlighet, utan justerar sina egna värden genom att interagera och tolka läkarens svar under samtalet. För denna VP är förtroendet för läkaren i början inte särskilt högt. De interna parametrarna som styr detta förtroende inkluderar tidigare erfarenheter, personliga egenskaper, fysiska tillstånd och riskbedömningar.

I den specifika situationen där läkaren föreslår en EGD, kommer VP:en att bearbeta förslaget genom sin kognitiva modell och utvärdera om detta är ett rimligt alternativ. Eftersom VP:en är något hypokondrisk, är oro för potentiella risker och påverkad livskvalitet en betydande faktor. Dessutom påverkar VP:ens personlighet, såsom låg smärttröskel, beslutet om att acceptera eller avvisa förslaget. För att göra en välgrundad bedömning kör VP:en en så kallad "Trust Assessment Function" (TAF), som väger samman dessa olika parametrar.

Det är viktigt att förstå att när VP:en gör en bedömning om förtroende för läkaren och om proceduren ska genomföras eller inte, baseras detta på en sammansatt modell av både externa och interna faktorer. Inte bara är läkaren en viktig aktör i denna dialog, utan även VP:ens interna tillstånd spelar en kritisk roll för att förstå och bearbeta medicinska rekommendationer. Detta perspektiv på förtroende är grundläggande för att förstå hur virtuella patienter interagerar med AI-system som hjälper dem att fatta beslut om hälsovård.

För att systemet ska vara effektivt och pålitligt är det avgörande att utveckla metoder för att justera dessa parametrar kontinuerligt baserat på interaktionen mellan läkare och VP. Det är också viktigt att förstå att förtroendet inte är en statisk parameter utan en dynamisk process som kan förändras beroende på erfarenheter och information som tillhandahålls under samtalet. Denna dynamik av förtroende och lärande är central för att skapa en mer realistisk och tillförlitlig interaktion mellan virtuella patienter och deras läkare.

Det som är viktigt för läsaren att förstå här är att interaktionen mellan en VP och läkaren inte bara handlar om att få en diagnos. Den handlar också om en komplicerad kognitiv och emotionell process där både förståelse och förtroende utvecklas dynamiskt under hela samtalet. För att AI-baserade system ska kunna efterlikna mänskliga interaktioner på ett trovärdigt sätt, måste de vara kapabla att modellera och justera dessa komplexa processer. Det innebär att AI måste kunna ta hänsyn till både objektiva fakta och subjektiva, emotionella reaktioner för att fatta rätt beslut och vägleda användaren på bästa sätt.

Hur metakognition påverkar beslutsfattande, förtroende och handling i mänskliga och AI-team

Metakognition, förmågan att reflektera över och förstå sin egen kognition samt andras, spelar en avgörande roll i interaktionen mellan mänskliga och artificiella agenter. I ett system där en AI-agent, eller virtuell patient (VP), interagerar med en medicinsk expert (MD), gör metakognition det möjligt för agenten att hantera komplexa beslut som rör både tillit och handling. I detta sammanhang kan VP:s mentala och fysiska tillstånd vara neutrala och inte direkt påverka beslutet om att genomgå en medicinsk procedur, men genom metakognitiv analys kan agenten fatta informerade beslut om hur mycket tillit den ska ge till MD.

En viktig del av detta är att VP, som har tillgång till en ontologisk modell av medicinska procedurer, kan välja att undersöka om EGD (esofagogastroduodenoskopi) är nödvändigt eller om det är den enda möjliga åtgärden. Efter att ha valt att undersöka mer om risken och smärtan som kan vara förknippad med proceduren, uppdaterar VP sina parametrar om smärta i den ontologiska modellen. Om smärtan vid proceduren var betydande, justeras värdet för smärta nedåt. Denna justering leder till att VP sänker sitt förtroende för MD som diagnosgivare, baserat på en tidigare förtroendeparameter som registrerades av VP under MD:s auktoritet. Om EGD inte medförde smärta, kan VP däremot öka sitt förtroende för MD som en pålitlig diagnostiker, vilket kan få agenten att acceptera MD:s förslag snabbare och med färre ytterligare frågor.

Denna dynamik är ett exempel på hur metakognition används för att hantera förtroende mellan agenter. När VP lär sig om EGD, förutsätts det att MD också litar på att VP förstår begreppet korrekt. Om det senare visar sig att VP inte har förstått korrekt, justeras MD:s förtroende för VP. Detta skapar en cyklisk process av lärande och förtroendeförstärkning eller försvagning, beroende på hur väl kommunikationen och lärandet mellan de två agenterna utvecklas.

För att detta ska vara möjligt krävs en uppsättning kunskapsresurser som gör det möjligt för systemet att reflektera över och förstå sina egna och andras tillstånd. Denna kunskap måste sträcka sig över en mängd olika områden, från personliga egenskaper och erfarenheter till regler för hur man tolkar och reagerar på information från andra agenter. Genom att förstå dessa regler och beteenden kan systemet inte bara fatta välgrundade beslut utan också kommunicera sina val på ett sätt som känns naturligt för människan.

En viktig aspekt av metakognition är förmågan att förklara sina handlingar, val och intentioner. För att en agent ska kunna delta i processer som lärande, förhandling och övertalning, måste den kunna kommunicera varför den fattade ett visst beslut och hur den tänkte kring det. För att kunna kommunicera på ett meningsfullt sätt krävs att agenten kan förklara sina egna kognitiva tillstånd och beslut.

Denna förmåga till självreflektion och förmågan att förutsäga och tolka andras beteenden och intentioner, är det som gör AI-system mer mänskliga. Det handlar inte bara om att fatta beslut utan om att förstå, och i vissa fall även förklara, varför dessa beslut fattades. I framtiden kan denna typ av metakognitiv funktionalitet skapa AI som inte bara reagerar på en situation utan också kan reflektera över och förbättra sina egna beslut över tid.

Metakognition är också integrerad i de processer som gör det möjligt för en AI-agent att arbeta effektivt tillsammans med människor i olika typer av samarbetsuppgifter. Detta innebär att AI inte bara förstår och agerar på information, utan också tolkar och förmedlar den på ett sätt som främjar effektivt samarbete mellan människor och maskiner. Det är denna förmåga att läsa och anpassa sig till situationer och individer som gör metakognitiva system så kraftfulla i tillämpningar där mänsklig interaktion och beslut är centrala.

Hur osäkerhet påverkar djup förstärkningsinlärning och kontrollsystem

I många tillämpningar av artificiell intelligens och robotik ställs vi inför osäkerhet, både när det gäller våra observationer av omvärlden och när det gäller de dynamiska modeller som styr våra system. Det är här Markovbeslutsprocesser (MDP) och deras partiella versioner, så kallade POMDP (Partially Observable Markov Decision Processes), kommer in i bilden. POMDP används i en rad olika områden, inklusive manipulation, autonom körning och luftfartsstyrning, där det ofta är nödvändigt att ta hänsyn till begränsade eller osäkra observationer.

I många fall använder vi stochastiska policys som ett sätt att hantera denna osäkerhet. Eftersom resultaten av våra handlingar inte alltid är förutsägbara, ger stochastiska policys oss inte bara ett sätt att hantera osäkerhet utan också en möjlighet att utforska olika möjligheter och undvika att fastna i

Hur kan misslyckanden i planerade handlingar identifieras och åtgärdas med hjälp av inbäddningsrepresentationer?

För att hantera detta kan agenten hämta representationer av alternativa handlingar och undersöka möjliga orsaksfaktorer till misslyckandet. Dessa faktorer projiceras tillbaka till policyns inbäddningsrum med hjälp av en inverterad projektion, läggs till i $R_t$ och projiceras återigen in i affordans-inbäddningsutrymmet. Den projekterade summan som ligger närmast den faktiska handlingens inbäddning $n'$ väljs som kandidat för en alternativ åtgärd.

Denna metod är en form av iterativ felsökning som utnyttjar representationer av både handlingar och deras resultat i olika inbäddningsutrymmen för att leda agenten mot bättre beslut. Trots att algebraiska manipulationer av representationer kan vara brusiga och ibland otillförlitliga, möjliggör detta tillvägagångssätt att endast vid behov återköra fullständiga simuleringar för att "spola tillbaka" till en tidpunkt före misslyckandet och prova andra alternativ. Detta sparar betydande beräkningsresurser.

Vidare belyser resultaten av dessa studier en påtaglig svaghet hos stora språkmodeller (LLM) när det gäller kausal fysikalisk resonemang, särskilt i flerstegsplaneringar där senare steg är beroende av relationer som skapats i tidigare steg. LLMs har svårt att konsekvent förutsäga fysikaliska och miljömässiga dynamikers påverkan på objektkonfigurationer över tid. Detta är en fundamental begränsning för deras förmåga att resonera på ett människoliknande sätt i situationer som kräver djup förståelse av naturens lagar.

Som svar på detta har ett alternativt tillvägagångssätt föreslagits, där rätt objekt för en uppgift bestäms genom interaktion och utforskning i en simulerad miljö. Informationen som extraheras ur denna utforskning kan sedan återföras till LLM:n som en form av grundning – en process där implicit språklig information görs explicit genom att distillera signaler från simuleringen. Detta möjliggör bättre och mer fysikaliskt rimliga lösningar, och öppnar vägar för att utveckla modeller med en mer verklighetsförankrad förståelse av kausalitet och naturlagar.

Utöver den tekniska metoden är det avgörande för läsaren att förstå att intelligens i denna kontext inte bara handlar om att generera korrekta svar baserat på språkliga data, utan att kunna simulera, förutsäga och resonera kring dynamiska, fysiska system. Den kausala förståelsen är central för denna förmåga, och kräver en djupare koppling mellan språkliga representationer och den fysiska världen.