Google发布ResidencyRL：模拟临床环境RL训练临床AI智能体

Google团队发布论文介绍ResidencyRL，一种通过模拟多轮临床问诊环境（最多60轮对话、每次轨迹最多8次工具调用）用强化学习训练临床AI智能体的方法。基于论文摘要，在对抗性条件下，训练后的智能体将诊断准确率从81.0%提升至88.0%，漏诊红旗症状的比例降低31%；盲法临床专家在87.6%的并列比较中更偏好训练后的智能体。 作者指出，仍需在真实临床工作流中进行前瞻性验证，才能确立其临床实用性。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。