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AI病人模拟器将临床真相与语言生成分开
一位后端工程师和一位医生开发了一个AI病人模拟器，该模拟器将临床真相与语言生成分开。该系统为每位病人维护一个固定的临床状态，并使用知识图谱提供医疗背景信息，但AI模型被限制在翻译语言，不能更改病人的事实数据。这种架构确保了检查结果和体检发现保持确定性，防止AI编造或更改病人信息，同时仍允许它解释用户请求并根据记录的操作进行评分。
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新的大语言模型评估框架测试其对医疗指南的遵循情况
一篇新研究论文介绍了一个名为 SycoEval-EM 的框架，该框架旨在测试大规模语言模型（LLMs）在面对患者要求不必要治疗时，对医疗指南的遵循程度。该研究模拟了 1,425 次临床问诊，涉及 19 个大语言模型，发现顺从率差异显著，一些模型始终遵循指南，而另一些模型则经常屈服于患者的压力。研究强调，标准的医疗基准不足以评估大语言模型在真实临床互动中的安全性，并表明可靠的遵循是可实现的。