虚拟患者使用大型语言模型:可扩展的,上下文模拟的临床医生与患者对话与反.
David A Cook1,2, Joshua Overgaard1, V Shane Pankratz3
1Division of General Internal Medicine, Mayo Clinic College of Medicine and Science, Rochester, MN, United States.
大型语言模型 (LLM) 支持的虚拟患者 (VP) 可以创建现实的对话,并为医疗培训提供个性化的反. 这种可扩展,具有成本效益的方法提高了临床绩效评估.
科学领域:
- 医疗教育 技术 技术 医学教育
- 医疗保健中的人工智能
- 临床模拟 临床模拟
背景情况:
- 虚拟患者 (VPs) 是基于计算机的患者与临床医生的互动模拟.
- 目前的VP使用受到高成本和有限的可扩展性限制.
研究的目的:
- 评估大型语言模型 (LLM) 以生成真实的虚拟患者对话.
- 评估LLM在准确地代表患者偏好和提供个性化的反方面的能力.
- 探索LLM在评估模拟对话和反质量的有用性.
主要方法:
- 内部评估60个虚拟的患者-临床医生对话使用工程提示为OpenAI的GPT.
- 两个门诊医疗主题 (慢性咳,糖尿病管理) 具有不同的患者偏好.
- 对话真实性和反质量由医生和GPT评价;用户体验和偏见评估.
主要成果:
- 通过LLM驱动的VP对话的成本明显低于传统方法 (每次对话为0.02美元至0.51美元).
- 对对话真实性 (4.7/6),用户体验 (4.9/6) 和反质量 (4.7/6) 的评分很高.
- 通过LLM生成的反评级与人类评级相似;对话真实性在自我聊天场景中较低.
结论:
- 基于LLM的虚拟患者为医疗培训提供了可扩展,可访问和具有成本效益的解决方案.
- 这些系统有效模拟患者与临床医生的对话,并提供个性化的绩效反.
- 在反质量方面,LLM产生的评级与人类专家的评价保持一致.
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