MedAidDialog：用于可及医疗的多语言多回合医疗对话数据集
计算与语言
2026-03-26 v1 人工智能
机器学习
摘要
对话式人工智能有望在医疗资源有限的场景中帮助用户进行初步医疗咨询。然而，许多现有的医疗对话系统采用单轮问答模式，或依赖模板化数据集，限制了对话的真实性和多语言适用性。本文介绍了 MedAidDialog，一个旨在模拟真实医生-患者咨询的多语言多回合医疗对话数据集。该数据集通过使用大语言模型生成合成咨询，进一步扩展为覆盖七种语言（英语、印地语、泰卢固语、泰米尔语、孟加拉语、马拉雅语和阿拉伯语）的平行多语言语料库。基于该数据集，我们开发了 MedAidLM，通过参数高效微调量化小型语言模型训练而成的对话式医疗模型，能够在无需高端计算基础设施的情况下部署。该框架还集成了可选的患者预ontext信息（如年龄、性别、过敏史），以个性化咨询过程。实验结果表明，所提出的系统能够通过多轮对话有效地进行症状收集，并生成诊断性建议。我们进一步 conducted 医学专家评估，以评估生成咨询的合理性和连贯性。
引用
@article{arxiv.2603.24132,
title = {MedAidDialog: A Multilingual Multi-Turn Medical Dialogue Dataset for Accessible Healthcare},
author = {Shubham Kumar Nigam and Suparnojit Sarkar and Piyush Patel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.24132},
year = {2026}
}