Agent Hospital论文 – AI驱动的虚拟医院系统

Agent Hospital 是由清华大学 AI 研究团队开发的模拟医院系统，使用大型语言模型（LLM）驱动的自主代理来模拟患者、护士和医生。该系统允许医生代理通过治疗大量虚拟患者来进化，在诊断和治疗方面达到高准确率，无需手动标注数据。研究表明，该系统在 MedQA 基准测试中表现优异，尤其在呼吸系统疾病子集上达到 93.06% 的准确率。项目具有高效率，几天内可处理上万名患者的诊断和治疗，效率是人类医生的 500 倍。

Agent Hospital的特点:

1. 模拟整个医院流程，包括疾病发作、分诊、挂号、咨询、医疗检查、诊断、配药、康复和出院后随访。
2. 所有角色（患者、护士、医生）都是由 LLM 驱动的自主代理。
3. 医生代理可以通过经验、阅读医学文献和分析模拟病例结果来学习和改进。
4. 高效率：几天内可治疗数万名患者，而人类医生可能需要数年。
5. 在 MedQA 基准测试中表现出色，尤其在呼吸系统疾病子集上达到 93.06% 的准确率。

Agent Hospital的功能:

1. 供 AI 研究人员开发和测试医疗代理技术。
2. 供医疗专业人员在无风险环境中进行培训。
3. 用于模拟各种医疗场景，如疾病传播和控制。
4. 在模拟环境中培训 AI 医生，提高其诊断和治疗技能。
5. 提供一个平台，用于医疗 AI 的研究和开发。

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