論文の概要: A Voice-Enabled Virtual Patient System for Interactive Training in Standardized Clinical Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.00709v1
• Date: Sat, 01 Nov 2025 21:18:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 16:37:26.905969
• Title: A Voice-Enabled Virtual Patient System for Interactive Training in Standardized Clinical Assessment
• Title（参考訳）: クリニカルアセスメントにおける対話的トレーニングのための音声支援仮想患者システム
• Authors: Veronica Bossio Botero, Vijay Yadav, Jacob Ouyang, Anzar Abbas, Michelle Worthington,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を利用した音声対応仮想患者シミュレーションシステムを提案する。 本研究は, 本システムの発展を概説し, 既定の臨床像に固執する仮想患者を創出する能力を検証した。 以上の結果から, LLMを用いた仮想患者シミュレーションは, 臨床医の教育に有効かつスケーラブルなツールであることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Training mental health clinicians to conduct standardized clinical assessments is challenging due to a lack of scalable, realistic practice opportunities, which can impact data quality in clinical trials. To address this gap, we introduce a voice-enabled virtual patient simulation system powered by a large language model (LLM). This study describes the system's development and validates its ability to generate virtual patients who accurately adhere to pre-defined clinical profiles, maintain coherent narratives, and produce realistic dialogue. We implemented a system using a LLM to simulate patients with specified symptom profiles, demographics, and communication styles. The system was evaluated by 5 experienced clinical raters who conducted 20 simulated structured MADRS interviews across 4 virtual patient personas. The virtual patients demonstrated strong adherence to their clinical profiles, with a mean item difference between rater-assigned MADRS scores and configured scores of 0.52 (SD=0.75). Inter-rater reliability across items was 0.90 (95% CI=0.68-0.99). Expert raters consistently rated the qualitative realism and cohesiveness of the virtual patients favorably, giving average ratings between "Agree" and "Strongly Agree." Our findings suggest that LLM-powered virtual patient simulations are a viable and scalable tool for training clinicians, capable of producing high-fidelity, clinically relevant practice scenarios.
• Abstract（参考訳）: クリニカル・トライアルにおけるデータ品質に影響を与えるスケーラブルで現実的な実践機会が欠如しているため、標準化された臨床アセスメントを実施するための精神保健医の訓練は困難である。 このギャップに対処するために,大言語モデル(LLM)を利用した音声対応仮想患者シミュレーションシステムを導入する。 本研究は, 臨床経過を正確に把握し, コヒーレントな物語を維持し, 現実的な対話を創出する仮想患者を創出する能力について述べる。 LLMを用いて、特定の症状プロファイル、人口統計、コミュニケーションスタイルを持つ患者をシミュレートするシステムを実装した。 本システムは, 仮想患者4名を対象に, 模擬MADRSインタビューを20回実施した経験者5名を対象に評価した。 仮想患者は臨床像に強く固執し, 平均項目差は, 平均値0.52点(SD=0.75点)であった。 レータ間の信頼性は0.90 (95% CI=0.68-0.99)であった。 専門家のラテンダーは、バーチャル患者の質的な現実主義と結束性を常に評価し、"Agree" と "Strongly Agree" の間に平均的な評価を与えた。 以上の結果から, LLMを用いた仮想患者シミュレーションは, 高忠実で臨床的に関係のある実践シナリオを創出できる, 臨床医を訓練するための実用的でスケーラブルなツールであることが示唆された。

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