May, 2022

医学研究中的基于代理的建模。健康经济学案例

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TL;DR该研究介绍了代理模型技术在医学研究中的应用，包括利用演化模型观察病人（虚拟或真实）的发展并通过变动不同的参数来探究场景，以及虚拟病人生成技术和执行模型的示例，同时讨论了这些模型的优缺点和应避免的陷阱；最后，还介绍了该技术在医疗经济学中的应用，该应用主要研究了换药率对 HIV 治疗成本的影响。
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发现论文，激发创造
  • 基于接受控制措施的病毒蔓延的代理模型模拟

    通过结合改进的 SEIRD 模型和公民决策模型，本研究提出了一个基于 Agent-Based Modeling (ABM) 的架构，可用于分析社会中病毒感染的演变过程，考虑到传染病防控措施的接受与拒绝对病毒传播的影响。

    Jul, 2023

  • 基于生成式代理的疫情建模

    通过与类 ChatGPT 的大规模语言模型连接，利用基于生成的人工智能的代理人疫情模型，使每个代理人能够自主理解和决策，从而将人类行为纳入疫情模型，本研究开创可能改善动态系统建模的潜力，为代表人类大脑、推理和决策方式的建模提供一种方法。

    Jul, 2023

  • 可微分的基于代理的流行病学

    本篇论文介绍了一种新的可扩展，快速且可微分的 ABM 设计，即 GradABM。通过广泛的实验，我们证明了 GradABM 的有效性。

    Jul, 2022

  • Agent Hospital: 可进化的医学代理的医院模拟

    该研究介绍了一个名为 Agent Hospital 的医院模拟系统，使用大型语言模型（LLMs）驱动的自主智能代理来治疗疾病，并通过一种名为 MedAgent-Zero 的方法使医生代理学会治疗疾病。实验结果显示，医生代理的治疗表现在各项任务上持续提高，并且在真实医疗基准数据集上取得了 93.06% 的准确率，为 LLM 驱动的代理技术在医疗场景中的应用提供了奠定基础。

    May, 2024

  • 推进社会和健康计算科学中代理模型现状的先进替代方法的有前景且值得尝试的未来方向

    该研究论文介绍了模型分析工具在实际大规模 ABMs（基于代理的模型）中的执行和运行性能问题，并提出了一些适用于非线性动力模型的替代模型，这些方法在社会健康计算科学领域尚未得到广泛运用，但在建立 ABMs 的替代模型方面可能是有用的。

    Mar, 2024

  • 一个基于人工智能的代理模型及其在新西兰麻疹爆发模拟中的应用

    利用最新的人工智能技术和传统的基于代理的模型，该研究通过耦合图神经网络（GNN）和长短期记忆（LSTM）网络，开发了一种张量化且可微分的基于代理的模型，用于研究 2019 年发生在新西兰的麻疹爆发，展示了在重复发病期间准确模拟爆发动态的有希望的能力，从而帮助我们在制定应对爆发和最大限度减少对日常生活干扰的有效策略时做出更明智的决策。

    Mar, 2024

  • 疫情爆发的头 100 天：药物、行为和数字介入的相互作用研究 —— 一个基于代理模型的研究

    利用基于代理的模型 (ABM) 对复杂的感染动态和干预影响进行模拟，研究了疫情流行的趋势以及干预措施的综合应用，发现在前 100 天内做出迅速决策和高效政策制定对疫情发展至关重要，同时揭示了行为和数字干预可以减少药物干预的负担，延迟疫情高峰，并指出将预算相同的资源投入广泛的测试、接触追踪和自我隔离相比，更具成本效益。

    Jan, 2024

  • 利用基于代理的方法的进化博弈论

    这篇论文研究了进化博弈论的数学模型，探讨了在非简单情景下（如有限人口、不消失的突变率、随机决策、沟通等）运用基于个体的方法进行仿真的必要性，并总结了数学模型和计算仿真方法的优缺点。

    Apr, 2014

  • 经济代理人基于模型校准方法的比较

    该研究使用计算实验通过比较多种普遍使用的代理模型定值方法，发现贝叶斯估计法优于频率学派、基于目标函数的方法，并提出需要进一步研究定值方法的未来方向。

    Feb, 2019

  • 可微分基于代理的模型校准面临的挑战

    本文讨论了代理模型（ABMs）的不同陷阱以及对应的解决方案，旨在解决该方法在实践中的困难。

    Jul, 2023