SIM-UT：基于用户模拟的医疗分诊聊天机器人评估框架

英文标题：SIM-UT: A User Simulation based Evaluation Framework for Medical Triage Chatbots

基于大语言模型（LLM）的对话 Agent 正越来越多地应用于中低收入国家（LMIC）复杂、多轮且多语言的医疗分诊场景。然而，现有的评估体系大多局限于单轮、纯英语基准测试，往往仅测试机器人的静态知识储备，难以覆盖真实对话动态。针对这一痛点，研究团队提出了 SIM-UT，这是一个基于用户模拟的医疗分诊聊天机器人评估框架。该研究为开发者和医疗 AI 行业提供了更具临床实践意义的多轮、多语言分诊交互评估方案。

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arXiv 编号：2610.30412v1
公告类型：最新发布（new）

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基于大语言模型（LLM）的聊天代理（Chat Agent）正越来越多地应用于中低收入国家（LMIC）中复杂、多轮且多语言的医疗分诊任务。然而，现有的评估方法主要集中在单轮、仅限英语的基准测试上，这类基准主要测试聊天机器人的医学知识储备，难以有效评估其在实际动态多轮交互中的分诊能力。

为此，该研究提出了 SIM-UT，一个基于用户模拟的医疗分诊聊天机器人评测框架。

BibTeX 引用

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