MEDCO：基于多智能体框架的医学教育副驾驶

大型语言模型（LLMs）在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作为医学教育副驾驶的潜力仍然未被充分探索。目前的人工智能辅助教育工具受限于其孤立的学习方法，无法模拟实际医学培训的多学科和互动性质。为了解决这些局限性，我们提出了MEDCO（医学教育副驾驶），这是一个新颖的基于多智能体的副驾驶系统，专门开发用于模拟现实世界的医学培训环境。MEDCO包含三个主要代理：一个患者代理、一个专家医生和一个放射科医生，促进多模态和互动的学习环境。我们的框架强调熟练提问技能的学习、多学科合作和学生间的讨论。我们的实验表明，经过MEDCO训练的模拟虚拟学生不仅在表现上取得了显著提升，可与先进模型相媲美，还展示了类人学习行为和改进，伴随学习样本数量的增加。这项工作通过引入一个实现互动和协作学习方法的副驾驶，为医学教育做出了贡献，也为AI集成培训范式的有效性提供了宝贵的见解。