维度网讯，首尔大学医院（SNUH）与哈佛医学院联合开发了一款虚拟医院模拟器，用于在医疗人工智能（AI）部署到真实环境前，评估其在动态临床条件下的表现。

由首尔大学医院Seong-Eun Kim领导的研究团队研发了这一临床环境模拟器，团队称该系统实现了从基于静态诊断的评估向反映实时临床环境的动态评估的转变。该模拟器在复制患者护理和医院运营的虚拟环境中，测试基于大语言模型的医疗AI，并通过双指标方法同时评估患者结局和医院运营效率。

两个核心引擎之一“患者引擎”利用大语言模型模拟患者病情随时间的变化，依据由专家开发的患者病程模板和来自电子病历的初始数据，生成症状进展和治疗反应的潜在路径。另一个“医院引擎”与之协同工作，利用运营时间数据模拟医院工作流程，追踪病床、医护人员和医疗设备的可用性，同时根据任务时长顺序分配资源，并对危重患者进行优先处理。

该模拟器模拟了AI驱动的临床决策对患者结局和医院运营的影响。延迟的诊断决策可能导致患者病情恶化，将有限资源分配给急诊病例可能增加其他患者的等待时间。评估框架采用双指标综合评分，衡量患者预后，包括生存率、治疗时机和临床指南依从性，同时衡量医院效率，包括住院时长、急诊科吞吐量以及病床和设备的利用率。

该系统包括在网络故障和同时出现多例急诊等条件下的压力测试，并评估在受约束的运营场景下AI决策的影响。研究人员表示，该模拟器为测试医疗AI系统提供了一个临床前环境，无需让患者暴露其中，但指出虚拟医院无法复制患者的所有生理反应。研究教授Kim称，该系统并未完全捕捉复杂的生物学反应，但表示它是在动态医疗系统中评估医疗AI的一步。

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