Fugu-MT 論文翻訳(概要): Leveraging Large Language Model as Simulated Patients for Clinical Education

論文の概要: Leveraging Large Language Model as Simulated Patients for Clinical Education

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13066v2
Date: Thu, 25 Apr 2024 02:39:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-26 20:19:09.512841
Title: Leveraging Large Language Model as Simulated Patients for Clinical Education
Title（参考訳）: 臨床教育の模擬患者としての大規模言語モデルの活用
Authors: Yanzeng Li, Cheng Zeng, Jialun Zhong, Ruoyu Zhang, Minhao Zhang, Lei Zou,
Abstract要約: 高いトレーニングコストと有資格SPは、この種の臨床訓練への学生のアクセスを制限する。 LLM(Large Language Models)の急速な発展に伴い、対話型人工知能とロールプレイングにおける特有な能力が実証された。臨床医学教育におけるLLMの可能性を生かしたCureFunと呼ばれる統合型モデル診断フレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.67200160979337
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Simulated Patients (SPs) play a crucial role in clinical medical education by providing realistic scenarios for student practice. However, the high cost of training and hiring qualified SPs, along with the heavy workload and potential risks they face in consistently portraying actual patients, limit students' access to this type of clinical training. Consequently, the integration of computer program-based simulated patients has emerged as a valuable educational tool in recent years. With the rapid development of Large Language Models (LLMs), their exceptional capabilities in conversational artificial intelligence and role-playing have been demonstrated, making them a feasible option for implementing Virtual Simulated Patient (VSP). In this paper, we present an integrated model-agnostic framework called CureFun that harnesses the potential of LLMs in clinical medical education. This framework facilitates natural conversations between students and simulated patients, evaluates their dialogue, and provides suggestions to enhance students' clinical inquiry skills. Through comprehensive evaluations, our approach demonstrates more authentic and professional SP-scenario dialogue flows compared to other LLM-based chatbots, thus proving its proficiency in simulating patients. Additionally, leveraging CureFun's evaluation ability, we assess several medical LLMs and discuss the possibilities and limitations of using LLMs as virtual doctors from the perspective of their diagnostic abilities.
Abstract（参考訳）: シミュレーション患者(SP)は,学生の実践に現実的なシナリオを提供することによって,臨床医学教育において重要な役割を担っている。しかし、訓練と雇用の高コストは、重い作業負荷や、実際の患者を一貫して描写する潜在的なリスクとともに、このタイプの臨床訓練へのアクセスを制限する。近年,コンピュータ・プログラムをベースとしたシミュレートされた患者の統合が教育ツールとして重要視されている。 LLM(Large Language Models)の急速な発展に伴い、対話型人工知能とロールプレイングにおける特有な能力が実証され、仮想シミュレートされた患者(VSP)を実装するための選択肢となった。本稿では,臨床医学教育における LLM の可能性を活用した,CureFun と呼ばれる統合型モデル診断フレームワークを提案する。この枠組みは, 学生とシミュレーション患者との自然な会話を促進し, その対話を評価し, 臨床検査のスキルを高めることを提案する。総合的な評価を通じて,本手法は,他のLSMベースのチャットボットと比較して,より正確で専門的なSP-scenarioの対話フローを示し,患者をシミュレートする能力を示す。さらに、CureFunの評価能力を活用し、いくつかの医療用LCMを評価し、診断能力の観点からLLMを仮想医師として使う可能性と限界について議論する。

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