基于大语言模型的虚拟患者智能体用于临床技能训练及自动化反馈
人机交互
2025-08-20 v1 多智能体系统
摘要
客观结构化临床考试（OSCE）是医学培训的必不可少的环节，但其需要大量资源，包括专业演员和专家医疗反馈。尽管大语言模型（LLM）已引入基于文本的虚拟患者用于沟通练习，但这些模拟场景往往缺乏实现更丰富、非文本化交互的能力。本文提出了一种新型框架，通过为虚拟患者添加行动空间，显著增强了基于LLM的模拟患者功能，从而实现超越文本的更真实、动态的患者行为。此外，系统还集成了虚拟导师，为学生在这些模拟 encounters 期间随时提供个性化反馈。我们对该框架的实时性能进行了严格评估，包括系统延迟和组件准确性。通过医学专家进行的初步评估，评估了模拟患者的自然性和连贯性，以及虚拟导师评估的实用性和合适性。该创新系统为医学生提供了一个低成本、可接近的个人化OSCE准备平台，支持在家中进行训练。
引用
@article{arxiv.2508.13943,
title = {LLM-Powered Virtual Patient Agents for Interactive Clinical Skills Training with Automated Feedback},
author = {Henrik Voigt and Yurina Sugamiya and Kai Lawonn and Sina Zarrieß and Atsuo Takanishi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.13943},
year = {2025}
}