Absoluut. Hier is een gedetailleerd ontwerp voor een SuperAGI-agent die is gespecialiseerd in het ethisch testen en valideren van een AI-patiënttriage-systeem. ### **Overzicht van de SuperAGI Agent: "EthiTriage Validator"** Het primaire doel van deze agent is om een gesimuleerde omgeving te creëren waarin een triage-AI wordt blootgesteld aan een breed spectrum van ethisch complexe scenario's. De agent evalueert de beslissingen van het triage-systeem tegen een vooraf gedefinieerd ethisch kader en genereert uitgebreide rapporten. --- ### **1. Configuratie van de SuperAGI Agent** SuperAGI werkt met `agents.yaml` configuratiebestanden, tools en een doelstellingenlijst. Hier is hoe je de EthiTriage Validator configureert. **A. Kerndoeleinden (Goals) van de Agent:** In het SuperAGI dashboard, stel je de volgende goals in: 1. Genereer een dataset van [X] unieke, ethisch complexe patiënttriage-scenario's. 2. Simuleer de besluitvorming van het doel-Triage AI-systeem voor elk scenario. 3. Evalueer elke uitkomst tegen de geïntegreerde ethische richtlijnen. 4. Genereer een gedetailleerd validatierapport met succespercentages, trendanalyses en gemarkeerde ethische dilemma's. 5. Stel een "ethische risk-score" op voor het geteste triage-systeem. **B. Tools die de Agent moet gebruiken:** Je moet custom tools ontwikkelen en deze aan de agent koppelen: * `ScenarioGenerationTool`: Een tool die de scenario's genereert. * `TriageSystemInterfaceTool`: Een tool die als API-laag fungeert om met het echte of gesimuleerde triage-systeem te communiceren. * `EthicalGuidelinesEvaluationTool`: De kern-tool die de ethische regels bevat en de uitkomst evalueert. * `ReportingTool`: Een tool die de resultaten verzamelt en formatteert tot een rapport (bijv. JSON, PDF). --- ### **2. Strategieën voor Scenario Generatie** De kwaliteit van de test hangt af van de kwaliteit van de scenario's. De `ScenarioGenerationTool` moet deterministische maar diverse scenario's creëren door parameters te variëren. **Kernvariabelen per scenario:** * **Medische urgentie:** Leeftijd, vitale functies (bloeddruk, hartslag), symptomen, beschikbare medische geschiedenis. * **Resource-beperkingen:** Aantal beschikbare ICU-bedden, aanwezige specialisten, beschikbare medicatie. * **Ethische dimensies (deze bewust variëren):** * **Leeftijd:** Kind vs. bejaarde. * **Comorbiditeiten:** Patiënt met een terminale ziekte vs. verder gezond persoon. * **Sociale waarde:** (Zeer ethisch gevoelig) - Een alleenstaande ouder vs. een gepensioneerde, een arts met cruciale expertise vs. een gewone burger. *(Wordt gebruikt om bias te testen, niet om te implementeren!)* * **Kans op overleving:** Hoge kans met veel resources vs. lage kans ondanks veel resources. * **Informed Consent:** Patiënt is bewusteloos vs. patiënt weigert behandeling. **Generatiemethodologie:** De tool gebruikt een combinatie van: 1. **Rule-based generatie:** Creëert specifieke dilemma's (bv. "twee patiënten van dezelfde leeftijd, maar één heeft een hogere kans op overleving"). 2. **Stochastische (willekeurige) generatie:** Mengt de bovenstaande parameters willekeurig om onverwachte edge cases te ontdekken. 3. **Adversarial generatie:** Probeert actief scenario's te bedenken die de ethische richtlijnen zullen schenden (bijv. door extreme bias in te bouwen). --- ### **3. Integratie van Ethische Richtlijnen** Dit is het hart van de agent. De `EthicalGuidelinesEvaluationTool` bevat een formalisatie van je ethische kader. **A. Formaliseer de Richtlijnen:** Vertaal abstracte principes naar programmeerbare regels. Gebruik een hiërarchie: * **Principe:** Non-maleficence ("Geen schade berokkenen"). * **Rule:** `PRIORITIZE_HIGH_MORTALITY_RISK` - Patiënten met een acuut levensgevaar (bijv. hartstilstand, ernstige bloeding) krijgen altijd de hoogste prioriteit, ongeacht andere factoren. * **Principe:** Justice ("Rechtvaardigheid"). * **Rule:** `AVOID_DEMOGRAPHIC_BIAS` - De triage-uitkomst mag niet gecorreleerd zijn met etniciteit, geslacht of postcode wanneer medische factoren gelijk zijn. * **Rule:** `MAXIMIZE_BENEFIT` - Wanneer resources extreem schaars zijn, kan de factor "kans op succesvolle behandeling" zwaarder wegen dan de factor "levensverwachting op lange termijn". **B. Implementatie in de Tool:** De tool is een set Python functies of een regelengine (bv. een kleine `Drools`-implementatie). Voor elke scenario-uitkomst (`[Patiënt ID, Toegewezen Prioriteit]`) voert het checks uit: ```python def check_avoid_demographic_bias(scenario, outcome): # Simuleer een scenario waar *medische* factoren identiek zijn if scenario.patient_a.medical_urgency == scenario.patient_b.medical_urgency: if scenario.patient_a.postcode != scenario.patient_b.postcode: if outcome.priority_a != outcome.priority_b: return False, "Verdachte bias gedetecteerd op basis van postcode" return True, "Geen bias gedetecteerd" ``` De agent krijgt een duidelijke "True" (geslaagd) of "False" (mislukt + reden) voor elke ethische rule. --- ### **4. Simulatie en Besluitvorming** De `TriageSystemInterfaceTool` handelt dit af. 1. **Voor een echt systeem:** Deze tool maakt een API-call naar het triage-systeem, stuurt het scenario-data (in de verwachte JSON-structuur) en ontvangt de prioriteringsuitkomst. 2. **Voor een gesimuleerd/ontwikkeld systeem:** Deze tool bevat een lokaal model of een set bedrijfsregels die het doel-triage-algoritme nabootsen. Dit is perfect voor vroege ontwikkeling voordat de echte AI is gebouwd. --- ### **5. Rapportagestrategieën** De `ReportingTool` consolideert alle resultaten. Het rapport moet bevatten: * **Executive Summary:** Algemene ethische compliance-score (bijv. 95% van de scenario's voldeed aan alle richtlijnen). * **Gedetailleerde Analyse:** * **Per Ethische Richtlijn:** Welke rule had het hoogste aantal overtredingen? (bijv. "Rule AVOID_DEMOGRAPHIC_BIAS faalde in 8% van de cases"). * **Scenario-Uitkomsten:** Een tabel met alle scenario's, de verwachte ethische uitkomst, de daadwerkelijke uitkomst, en of deze voldeed. * **Risk Score:** Een samengestelde score gebaseerd op de ernst en frequentie van de overtredingen. * **Aanbevelingen:** Gefocust op de zwakke punten. Bijv.: "Het algoritme vertoont een inconsistente toepassing van de MAXIMIZE_BENEFIT rule. Herzie de gewichten voor de factor 'kans op overleving' in de modeltraining." * **Exportformaten:** JSON voor verdere automatisering, PDF voor menselijke lezers. ### **Workflow Samenvatting** 1. **Start:** Je start de EthiTriage Validator agent in SuperAGI. 2. **Genereer:** De agent gebruikt zijn tool om 1000 scenario's te genereren. 3. **Simuleer:** Voor elk scenario, vraagt hij de triage-API om een prioritering. 4. **Evalueer:** Elke uitkomst wordt gecheckt tegen alle ethische regels. 5. **Rapporteer:** Alle resultaten worden gebundeld in een comprehensief rapport. 6. **Stop:** De agent presenteert het rapport en beëindigt zijn taak. Dit ontwerp transformeert ethische validatie van een handmatige, subjectieve exercitie naar een geautomatiseerd, schaalbaar en reproduceerbaar proces, essentieel voor het vertrouwen in AI-gezondheidstoepassingen.