MEDCO: Medical Education Copilots Based on A Multi-Agent Framework

大型语言模型（LLMs）对包括医学和医疗保健在内的多个研究领域产生了重大影响。然而，LLMs 作为医学教育中的副驾驶员的潜力仍未得到充分挖掘。当前的 AI 辅助教育工具受到其孤立学习方法和无法模拟实际医学培训的多学科和互动性质的限制。为解决这些限制，我们提出了 MEDCO（医学教育副驾驶员），这是一个新型的基于多智能体的副驾驶员系统，专门开发用于模拟真实的医学培训环境。MEDCO 包括三个主要的智能体：一个代理患者，一个专业医生和一个放射科医生，促进了多模态和互动式的学习环境。我们的框架强调熟练的提问技能、多学科协作和学生之间的同伴讨论。我们的实验表明，经过 MEDCO 培训的模拟虚拟学生不仅取得了可与先进模型相媲美的显著性能提升，而且表现出类似人类的学习行为和改进，同时学习样本数量也有所增加。这项工作通过引入一种实现互动和协作学习方法的副驾驶员，为医学教育做出了贡献。它还提供了有关 AI 集成培训范例有效性的宝贵见解。

介绍了一种新的多智能体协同学习框架MEDCO，旨在模拟真实的医学训练环境，解决了当前AI辅助医学教育工具的局限性。

MEDCO框架包括三个主要智能体：代理患者、专家医生和放射科医生，强调熟练的问题提问技能、多学科协作和学生之间的同伴讨论。

实验表明，使用MEDCO进行培训的模拟虚拟学生不仅实现了可比较于高级模型的显著性能提升，而且还表现出类似人类的学习行为和改进，同时学习样本数量也增加了。

最近的相关研究包括“基于虚拟现实的医学教育培训”、“医学教育中的人工智能应用”等。