DeepMind 精神科问诊 AI 论文：模拟 RL 训练后 76.7% 场景更受医生青睐

SRSchmidgall · x · 2026-10-31

Google DeepMind 与 Google Research 发布预印本，将 ResidencyRL 扩展到精神科问诊场景。核心结论：仅用模拟患者环境进行多轮强化学习训练，agent 在双盲、由精神科医生扮演患者的 OSCE 评估中，76.7% 的配对场景里被偏好于同 prompt 的基座模型。

• 训练方法：Gemini 生成临床/行为/特质三维患者场景，经质量验证后构建模拟对话环境，用 GRPO 结合临床评分 rubric 与自动评分器做强化学习。
• 评估设计：随机双盲交叉研究，60 组配对场景、120 次对话，评估维度覆盖诊断形成、临床技能（PACES）、治疗方案、共情感知、临床安全等。
• 安全收益：对抗性安全失败率显著下降，如漏检红旗信号从 10.9% 降至 6.2%，分诊不足从 30.5% 降至 12.9%。
• 作者强调：模拟是临床 AI 的训练场，但证据最终要来自临床医生和患者。

所属事件:Google用模拟患者RL训练Gemini做精神科问诊，安全漏判减半(12 条相关)→

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