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官方账号arXiv cs.AI@João Matos, Olivia Buege, Donny Cheung, Gary S. Collins, Paula Dhiman, Nan Li, Bingyu Mao, Benjamin W. Nelson, Michail Ouroutzoglou, Paul Varghese, Jonathan Amar
推荐理由：别只看用理想病人测AI的论文，这篇用2053个真实对话发现，交流风格直接改变分诊结果，准确率才55%！
分诊准确性
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7月10日
09:31
该论文分析了2053个真实患者与AI聊天机器人的对话，发现用户交流模式和情绪表达差异显著。研究开发了患者模拟器，分别建模临床内容、情感状态、对话策略和交流风格。在15位人类评分员的图灵测试中，模拟对话与真实对话几乎无法区分，准确率仅55%。使用5种患者角色和1164个临床医生评分案例，评估了4个LLM的紧急评估性能，发现交流风格显著改变分诊结果。