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Large Language Models Simulate Standardized Patients through Agent Coevolution
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出EvoPatient框架，通过患者与医生代理的对话模拟诊断过程，解决医疗培训中标准化病人的挑战。实验结果表明，该框架在准确性和人类偏好上提高了10%以上，同时优化了资源消耗，展现出良好的通用性。
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关键要点
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本研究提出EvoPatient框架，通过患者代理和医生代理的多轮对话模拟诊断过程。
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EvoPatient框架在准确性和人类偏好上提高了10%以上。
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该框架优化了资源消耗，展现出良好的通用性。
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使用标准化病人进行医疗人员培训仍然面临复杂挑战，需要广泛的领域专业知识和角色特定的实践。
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