AI精神科问诊质量评估平台
原文标题：Clinician-Grounded Quality Assurance for AI-Assisted Psychiatric Intake
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研究提出InterviewPlayground，一个基于记忆增强患者模拟器的临床评估平台，用于对AI辅助精神科问诊进行质量保障。在6名临床医生参与的试点中，GPT类LLM问诊模型覆盖了88%的临床相关条目（医生为38.9%），但产生了更多无依据的临床推断（56.8% vs 27.8%），且更少识别安全隐患（33.3% vs 66.7%）。该工作为医疗系统部署AI问诊工具提供了可常规化的质量评估路径。
- 问题
- AI辅助精神科问诊上线前缺乏可常规化的质量评估手段。
- 方法
- 用记忆增强患者模拟器搭建InterviewPlayground，让医生与LLM问诊模型在同一模拟平台上做可比评估。
- 结果
- 6名医生试点中，LLM覆盖88.0%临床相关条目（医生38.9%），但无依据推断更多（56.8% vs 27.8%），安全顾虑识别更少（33.3% vs 66.7%）。
- 影响
- 医疗系统可据此建立AI问诊的常规质控流程，提醒开发者高覆盖率不等于高安全性。
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AI精神科问诊覆盖88%临床条目远超医生的38.9%，但无依据推断更多、安全隐患识别更少。
- •InterviewPlayground基于记忆增强患者模拟器，支持开放式AI问诊评估
- •6名临床医生参与的25分钟试点对比GPT类LLM问诊模型
- •LLM覆盖88.0%临床相关条目，医生为38.9%
- •LLM无依据临床推断56.8% vs 医生27.8%，识别安全隐患33.3% vs 66.7%
为什么重要：揭示AI问诊「覆盖广但推断多、安全识别弱」的权衡，为医疗系统部署前的质量保障提供可常规化评估路径。
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