Reasoning Like a Doctor: Improving Medical Dialogue Systems via Diagnostic Reasoning Process Alignment

医疗对话系统因其作为医疗助手的潜力而受到了广泛关注。使这些医疗系统能够模拟临床医生的诊断推理过程一直是长期的研究重点。以往的研究基于高质量的对话数据集，通过微调语言模型来实现对临床医生诊断过程的模拟。然而，他们过分关注临床医生推理过程的结果，而忽略了他们的内部思考过程和与临床医生偏好的一致性。我们的工作旨在构建一个与临床医生诊断推理过程相一致的医疗对话系统。我们提出了一个新颖的框架Emulation，旨在通过思维过程建模，生成依赖于诊断推理分析的演绎和诱导的适当响应，并与临床医生的偏好相一致。在两个数据集上的实验结果证实了Emulation的有效性。关键是，我们的框架为生成的响应提供了清晰的解释，增强了医疗咨询的透明度。

构建一个医疗对话系统，使其能够与临床医生的诊断推理过程相一致。

提出了一个新框架 Emulation，通过推理分析和思维过程建模生成合适的回答，并与临床医生的偏好相一致。

实验结果表明 Emulation 的有效性，并提供了明确的解释。

此前的研究主要依靠高质量的对话数据集来微调语言模型，而忽略了临床医生的内部思维过程和偏好。