PatientsWithPersonality（PWP）：基于 HEXACO 人格参数化的真实患者模拟框架
Patients With Personality: Realistic Patient Simulation through Controlled Diversity and Selective Disclosure
研究团队提出患者模拟框架 PatientsWithPersonality（PWP），基于六维 HEXACO 人格模型对潜在患者状态做显式参数化，可精细控制对话风格、配合度与信息披露节奏。
作者：Moritz Schlager、Friederike Jungmann、Samuel Schmidgall、Philipp Raffler、Franziska Hartl、Eva Wende、Paula Roßmüller、Conrad Ketzer、Matthew Thompson、Justin Anthony Chen、Christina Chen、Avinatan Hassidim、Dale R. Webster、Yossi Matias、Yun Liu、Daniel Rueckert、Mike Schaekermann、Paul Hager
摘要：逼真的患者模拟是在无需昂贵用户研究的情况下大规模开发和测试临床 LLM 的一项关键要求。现有模拟器缺乏真实性和可控性：它们过度分享信息，且未能体现真实患者行为的多样性。在此，我们提出 PatientsWithPersonality（PWP），一个患者模拟框架，它通过在潜在患者状态上进行显式人格参数化，生成逼真且多样的患者回复。该框架以六维 HEXACO 人格模型为基础，可对对话风格、配合度和信息披露进行细粒度控制。我们在首个遵循统一协议的不同患者模拟器直接对比中评估了 PWP，该协议以真实医患问诊记录为基准。临床医生判定 PWP 对话具有真实感的频率至少与真实记录的问诊相当，且远高于此前的模拟器，并且几乎从不将其标记为“信息过多”。我们的模拟器还再现了真实患者的信息披露节奏，其以 HEXACO 为条件的人格特质可被临床医生和自动评分器识别。PWP 还表现出比最接近的基线明显更广的行为范围。在下游基准测试中，LLM 采访由 PWP 模拟的患者时，其表现最接近在真实问诊中的表现，而此前的模拟器则使任务变得更容易。因此，PWP 为改进和基准测试临床 LLM 提供了一个逼真、可控且多样的患者群体。
| 评论： | 已被 Machine Learning for Health (ML4H) 2026 接收，Proceedings Track。27 页，10 幅图，10 张表。代码：此 https URL |
| 主题： | 人机交互（cs.HC）；人工智能（cs.AI）；计算机与社会（cs.CY） |
| 引用为： | arXiv:2606.17441 [cs.HC] |
| （或本版本使用 arXiv:2606.17441v3 [cs.HC]） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.17441 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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2026 年 5 月 13 日星期三 15:26:15 UTC（684 KB）
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2026 年 8 月 11 日星期二 12:48:31 UTC（690 KB）
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2026 年 11 月 4 日星期三 10:40:52 UTC（876 KB）
来源：arXiv cs.CY · arxiv.org