CandorMD：面向医疗错误披露培训的 AI 辅助音频模拟与反馈系统
人机交互
2026-05-21 v1 多智能体系统
摘要
医护人员需遵循伦理、监管及患者护理标准披露有害医疗错误，但此类对话因情感复杂性和培训机会有限而具挑战性。目前大多数医师主要通过讲座和观察学习，虽有静态视频工具可用，但使用率低、跨专科适应性差、反馈滞后且通用性强。这些缺口限制技能发展，降低自我效能感，促使医护人员回避披露对话，最终损害患者护理并削弱信任。为此，我们设计了 CandorMD——一个提供实时练习、可操作反馈及个性化学习环境的 AI 辅助模拟系统。我们对医师、风险经理、患者倡导者和沟通专家进行半结构化访谈，以了解当前实践、识别差距并收集对 CandorMD 的反馈。基于这些洞见，我们提出发现与设计建议，为 AI 支持的医疗沟通培训的未来方向。
引用
@article{arxiv.2605.20701,
title = {CandorMD: An AI-Assisted Audio Simulation and Feedback System for Training Clinicians for Medical Error Disclosure},
author = {Inna Wanyin Lin and Sahand Sabour and Hong Sng and Maxine Chan and Minlie Huang and Andrew White and Tim Althoff},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.20701},
year = {2026}
}